分布式光伏储能系统的优化配置方法附Matlab代码

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@小白创作中心

分布式光伏储能系统的优化配置方法附Matlab代码

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CSDN

https://blog.csdn.net/matlab_daizuo/article/details/146273791

随着能源危机和环境污染日益严重，发展清洁能源已成为全球共识。光伏发电作为一种重要的清洁能源，得到了广泛应用。然而，光伏发电具有间歇性和波动性，对电网的稳定运行带来挑战。储能系统的引入可以有效平滑光伏发电的波动性，提高电网的稳定性和可靠性，并促进可再生能源的消纳。分布式光伏储能系统 (Distributed Photovoltaic Energy Storage System, DPESS) 作为一种灵活、高效的能源解决方案，在提高能源利用效率、降低碳排放、增强电网韧性等方面具有显著优势。因此，对分布式光伏储能系统进行优化配置具有重要的理论意义和实际应用价值。

1. 配置目标的设定

DPESS 的优化配置首先需要明确配置目标。配置目标直接影响到系统的运行策略和经济效益。常见的配置目标包括以下几个方面：

经济性目标：
降低系统投资成本、运行成本，提高投资回报率。这通常涉及最小化系统的全生命周期成本，包括光伏组件、储能系统、逆变器等设备的购置成本、安装成本、维护成本以及运行过程中产生的电费收入和补贴收入。
可靠性目标：
提高系统供电可靠性，降低停电概率，增强系统对电网故障的抵御能力。这可以通过提高系统的自给率、减少与电网的交互功率以及提供备用电源等方式实现。可靠性指标通常包括系统平均故障间隔时间 (MTBF)、系统平均修复时间 (MTTR) 等。
环保性目标：
降低系统运行的碳排放，提高清洁能源的利用率，促进能源结构的转型。这可以通过最大化光伏发电的自用比例，减少对传统能源的依赖来实现。碳排放指标通常包括每单位电量的碳排放量、年度碳排放总量等。
电网支撑目标：
改善电网的电压稳定性，提高电网的输电能力，提供辅助服务 (如调频、调压)。这可以通过储能系统快速响应电网调度指令，平滑光伏发电的波动性，并提供必要的电压支撑来实现。

在实际应用中，往往需要综合考虑以上多个目标，并根据具体应用场景赋予不同的权重。例如，在偏远地区，可靠性目标可能更为重要；而在城市商业区，经济性目标可能更受关注。

2. 配置参数的确定

DPESS 的配置参数主要包括以下几个方面：

光伏容量：
光伏容量决定了系统的发电能力，影响系统的自给率和可再生能源利用率。光伏容量的确定需要综合考虑当地的日照资源、用电负荷特性、以及系统经济性等因素。过大的光伏容量会导致光伏发电过剩，造成能源浪费；而过小的光伏容量则无法满足用电需求，影响系统的可靠性。
储能容量：
储能容量决定了系统储存电能的能力，影响系统的平滑发电波动性、提供备用电源以及参与电网调度的能力。储能容量的确定需要综合考虑光伏发电的波动性、用电负荷的波动性、以及储能系统的充放电效率和寿命等因素。过大的储能容量会导致投资成本增加，而过小的储能容量则无法有效平滑发电波动性，影响系统的性能。
储能类型：
储能类型包括锂电池、铅酸电池、液流电池、压缩空气储能等。不同类型的储能系统具有不同的特点，例如锂电池具有能量密度高、循环寿命长等优点，但成本较高；铅酸电池成本较低，但能量密度较低、循环寿命较短；液流电池具有安全性高、寿命长等优点，但能量密度较低。储能类型的选择需要综合考虑项目的应用场景、投资预算、以及性能要求等因素。
控制策略：
控制策略决定了储能系统的充放电方式，影响系统的运行效率和经济效益。常见的控制策略包括恒功率控制、跟踪控制、优化调度控制等。控制策略的优化需要综合考虑光伏发电的波动性、用电负荷的波动性、以及储能系统的状态等因素。

3. 优化模型的构建

DPESS 的优化模型通常包括以下几个部分：

目标函数：
目标函数是优化模型的关键组成部分，用于量化配置目标。目标函数可以是经济性指标 (如最小化全生命周期成本)、可靠性指标 (如最大化供电可靠性)、环保性指标 (如最小化碳排放量) 或者多目标加权组合。
约束条件：
约束条件用于描述系统的物理限制和运行限制。常见的约束条件包括：
功率平衡约束：
系统发电功率、储能充放电功率、以及电网交互功率之间的平衡关系。
储能容量约束：
储能系统的容量限制，防止过充或过放。
储能充放电功率约束：
储能系统的充放电功率限制。
光伏发电功率约束：
光伏发电的实际发电功率不能超过其最大发电功率。
电网交互功率约束：
与电网的交互功率限制，防止对电网造成冲击。
系统模型：
系统模型用于描述 DPESS 的运行特性。系统模型可以包括光伏发电模型、储能系统模型、逆变器模型、以及用电负荷模型等。这些模型可以采用物理模型、数学模型或者经验模型来描述。

优化模型的构建需要充分考虑实际系统的特点和运行约束，选择合适的数学模型和算法，以保证优化结果的准确性和可靠性。

4. 优化算法的选择

DPESS 的优化配置是一个复杂的非线性优化问题。选择合适的优化算法对于获得最优的配置方案至关重要。常见的优化算法包括：

线性规划 (Linear Programming, LP)：
线性规划是一种适用于线性目标函数和线性约束条件的优化算法。当优化模型可以转化为线性模型时，可以采用线性规划算法进行求解。
混合整数线性规划 (Mixed Integer Linear Programming, MILP)：
混合整数线性规划是一种适用于目标函数和约束条件中包含整数变量的优化算法。MILP 算法可以用于解决包含离散变量 (如储能类型选择、设备数量等) 的优化问题。
非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP)：
非线性规划是一种适用于目标函数或约束条件中包含非线性函数的优化算法。当优化模型包含非线性特性时，需要采用 NLP 算法进行求解。
遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)：
遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化算法。GA 算法适用于解决复杂的非线性优化问题，具有较强的鲁棒性和全局搜索能力。
粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)：
粒子群优化算法是一种基于鸟群觅食行为的全局优化算法。PSO 算法具有收敛速度快、易于实现等优点，适用于解决高维优化问题。

优化算法的选择需要综合考虑问题的特点、算法的性能、以及计算复杂度等因素。对于复杂的优化问题，可以采用混合算法或改进算法来提高优化效果。

5. 实际应用案例分析

DPESS 的优化配置方法已经在各种实际应用场景中得到应用，例如：

居民住宅：
在居民住宅中配置 DPESS 可以提高自给率，降低电费支出，并提供备用电源。优化配置的目标通常是最小化全生命周期成本或最大化投资回报率。
商业建筑：
在商业建筑中配置 DPESS 可以降低峰值负荷，减少电网压力，并参与电网调度。优化配置的目标通常是降低电费支出或提高电网支撑能力。
工业园区：
在工业园区中配置 DPESS 可以提高能源利用效率，降低碳排放，并增强电网韧性。优化配置的目标通常是降低能源成本或提高可靠性。
偏远地区：
在偏远地区配置 DPESS 可以解决无电或缺电问题，提高供电可靠性，促进当地经济发展。优化配置的目标通常是最小化供电成本或最大化供电可靠性。

通过对实际应用案例的分析，可以验证优化配置方法的有效性，并为未来的项目提供参考。