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考虑调节服务和储能退化的随机配电系统规划方法

期刊:applied energyDOI:10.1016/j.apenergy.2020.115520

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告:


分布式系统规划中考虑储能调节服务与电池退化的随机优化方法

1. 作者与发表信息

本研究由Xinyi ZhaoXinwei ShenQinglai GuoHongbin SunShmuel S. Oren合作完成,作者单位包括清华大学-伯克利深圳学院(Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute)、清华大学电机系(Department of Electrical Engineering, Tsinghua University)以及加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系(University of California at Berkeley)。研究发表于期刊Applied Energy,2020年10月,卷277,文章编号115520。


2. 学术背景

科学领域:本研究属于电力系统规划与优化领域,聚焦于配电网扩展规划(Distribution System Expansion Planning, DSEP),结合储能系统(Energy Storage System, ESS)的调节服务与电池退化问题。

研究动机:随着储能技术成本下降,储能在电力市场中的经济性逐渐显现,但其参与辅助服务(如频率调节)时的高频充放电行为会加速电池退化。现有研究多忽略储能退化与调节服务的协同优化,导致规划结果偏离实际经济性需求。此外,传统随机规划方法在处理大规模不确定性时计算负担沉重。

研究目标
1. 提出一种两阶段随机规划模型,联合优化储能选址定容、调节服务收益与电池退化成本;
2. 设计高效求解算法(改进的渐进对冲算法,Progressive Hedging, PH),解决大规模场景下的计算难题;
3. 通过实际配电网案例验证模型的经济性与算法优越性。


3. 研究流程与方法

3.1 模型构建

研究采用混合整数线性规划(MILP)框架,目标函数包含五类成本:
- 投资成本(线路、变电站、ESS建设);
- 维护成本
- 电力交易成本(从主网购电);
- 调节服务收益(ESS提供频率调节的收益);
- 退化惩罚项(基于线性化电池寿命模型)。

关键约束
- 电网拓扑约束:避免孤岛与环路(式17-20);
- ESS运行约束:充放电功率、SOC(State of Charge)管理、调节容量分配(式28-37);
- 不确定性建模:采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)生成负荷、电价与调节信号的随机场景。

3.2 算法设计

针对随机规划的高维问题,提出改进的渐进对冲算法,创新点包括:
1. 理性平均解(Rational Average Solution):优先考虑极端场景(如过载)的投资需求,避免传统期望值法的保守性(式45);
2. 并行计算:利用MATLAB并行工具箱加速场景求解;
3. 间隙依赖惩罚因子(Gap-Dependent Penalty):动态调整惩罚参数,平衡收敛速度与解的质量(表6)。

3.3 实验设计

基于改进的33节点配电网(图4),对比四类案例:
- Case 1:联合优化调节服务与退化惩罚;
- Case 2:忽略退化惩罚;
- Case 3:忽略调节服务;
- Case 4:无ESS的基准方案。

场景规模:测试4、20、40、100个随机场景下的算法性能。


4. 主要结果

4.1 经济性分析
  • Case 1总成本最低(527.14万美元),比无ESS的Case 4降低14.7%(表3);
  • 调节服务贡献显著:Case 1的调节收益(9.74万美元)接近能量套利收益(图8b);
  • 退化惩罚延长ESS寿命:Case 1的ESS寿命比Case 2延长1年(图6),SOC管理更均衡(图7)。
4.2 算法性能
  • 改进PH算法速度优势:在100场景下,求解速度比Gurobi快15倍(表5);
  • 收敛稳定性:改进PH在20场景内收敛,而传统PH因惩罚因子固定陷入震荡(图10)。
4.3 不确定性影响
  • 场景数增加提升可靠性:100场景下需投资更多高容量设施(表4),但总成本接近确定性模型(664.04 vs. 527.14万美元)。

5. 结论与价值

科学价值
1. 首次在DSEP中联合优化ESS调节服务与退化成本,填补了储能全生命周期经济性建模的空白;
2. 提出的GMM场景生成与改进PH算法为高维随机规划提供了通用求解框架。

应用价值
- 为配电运营商提供兼顾经济性与可靠性的规划工具;
- 验证了ESS参与辅助服务的商业可行性,支持电力市场政策设计。


6. 研究亮点

  1. 多目标协同优化:首次将调节服务收益、电池退化与电网扩展统一建模;
  2. 算法创新:理性平均解与动态惩罚因子显著提升PH算法的实用性;
  3. 实证全面性:通过多场景对比揭示了不确定性对规划结果的影响机制。

7. 其他贡献

  • 开源数据:作者公开了33节点系统的参数数据集(附录A),支持后续研究复现;
  • 工程启示:建议储能投资者优先选择短时高频应用场景(如频率调节),以最大化收益。

(报告总字数:约1800字)

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