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:
本研究由Xinyi Zhao、Xinwei Shen、Qinglai Guo、Hongbin Sun和Shmuel 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。
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。
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。
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)。
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。
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。
(报告总字数:约1800字)