探索微网新能源经济消纳的共享储能优化配置之路-深圳市維司達科技有限公司

考虑微网新能源经济消纳的共享储能优化配置共享储能是可再生能源实现经济消纳的解决方案之一，在适度的投资规模下，应尽力实现储能电站容量功率与消纳目标相匹配。对此，提出了考虑新能源消纳的共享储能电站容量功率配置方法，针对储能电站投运成本最低与微能源网运行经济性最优的多目标，建立了双层规划模型，其中外层模型求解电站配置问题，内层模型求解经济消纳率及微能源网优化运行问题，使用Karush-Kuhn-Tucker (KKT)法对模型转化求解。算例分析显示：配置共享储能后，微能源网系统运行成本下降15.01%，新能源消纳率提升至97.06%，共享储能服务商可在4.51年收回投资成本。研究结果证明所提构建双层规划配置的方法能较好地考虑新能源经济消纳，提高共享储能电站与微能源网运行的经济性。关键词：共享储能;微能源网;可再生能源消纳;双层规划;KKT条件。

在可再生能源蓬勃发展的当下，如何实现其经济消纳成为了行业焦点。共享储能，宛如一把金钥匙，为这个难题提供了有效的解决方案。它旨在通过适度的投资规模，精心调配储能电站的容量功率，使其与消纳目标完美契合。今天，咱们就深入探讨下这背后的奥秘。

考虑新能源消纳的共享储能电站容量功率配置方法

为了实现储能电站与微能源网运行的最佳经济性，我们提出了一种精妙的方法——构建双层规划模型。这个模型犹如一个精密的仪器，分别处理不同层面的关键问题。

外层模型

外层模型主要负责求解电站配置问题。简单来说，就是要确定储能电站在容量和功率方面的最优配置，这就好比给一个复杂的机器确定各个关键部件的最佳规格。在代码实现上，假设我们使用Python进行建模，可能会有如下代码片段（这里只是简单示意，实际会更复杂）：

# 定义一些常量和变量 capacity_range = [100, 200, 300] # 假设容量的可选范围 power_range = [50, 100, 150] # 假设功率的可选范围 min_cost = float('inf') optimal_capacity = None optimal_power = None for capacity in capacity_range: for power in power_range: # 这里计算与容量和功率相关的成本，假设这是一个自定义的函数 cost = calculate_cost(capacity, power) if cost < min_cost: min_cost = cost optimal_capacity = capacity optimal_power = power

在这段代码中，我们通过遍历容量和功率的不同取值范围，去寻找能使成本最小化的组合，这个组合就是我们外层模型所期望找到的电站最优配置。

内层模型

内层模型则聚焦于求解经济消纳率及微能源网优化运行问题。它就像是机器内部的精密齿轮，保障着整体运行的高效性。同样以Python代码为例：

# 假设这里有新能源发电量、负荷需求等数据 new_energy_generation = [100, 120, 110] # 单位：kW load_demand = [80, 90, 100] # 单位：kW storage_capacity = optimal_capacity # 外层模型确定的最优容量 storage_power = optimal_power # 外层模型确定的最优功率 def optimize_operation(): state_of_charge = 0 energy_saved = 0 for i in range(len(new_energy_generation)): surplus_energy = new_energy_generation[i] - load_demand[i] if surplus_energy > 0: if state_of_charge + surplus_energy <= storage_capacity: state_of_charge += surplus_energy energy_saved += surplus_energy # 这里还可以添加放电等逻辑，为简化示意暂不展开 economic_absorption_rate = energy_saved / sum(new_energy_generation) return economic_absorption_rate

这段代码通过模拟微能源网中新能源发电和负荷需求的情况，结合外层模型确定的储能电站参数，计算出经济消纳率，体现了内层模型对微能源网优化运行的核心作用。

模型求解——KKT法

有了双层规划模型，接下来就是求解了。这里我们使用Karush - Kuhn - Tucker (KKT)法对模型进行转化求解。KKT法能够巧妙地处理带有约束条件的优化问题，让我们从复杂的模型中找到最优解。虽然具体的KKT法实现代码较为复杂，涉及到很多数学推导和矩阵运算，但大致思路就是通过对模型中的约束条件和目标函数进行一系列数学变换，将问题转化为更易于求解的形式。