基于負(fù)荷場(chǎng)景多層聚類的儲(chǔ)能精細(xì)化規(guī)劃研究

鄭 圣，譚書平，張清周，朱海立，趙 碚，金 尉，方逸航

（1.溫州電力設(shè)計(jì)有限公司，浙江 溫州 325000；2.上海博英科技信息有限公司，上海 200240）

0 引言

大力發(fā)展以風(fēng)能、太陽(yáng)能為代表的新能源，促進(jìn)高比例可再生能源并網(wǎng)消納，是構(gòu)建新型電力系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)“30·60”雙碳目標(biāo)的當(dāng)務(wù)之急［1］。在這一過程中，儲(chǔ)能的應(yīng)用是解決新能源發(fā)電并網(wǎng)帶來的波動(dòng)性和隨機(jī)性的有效途徑［2］。而隨著各省新能源配儲(chǔ)政策的出臺(tái)和儲(chǔ)能項(xiàng)目的大規(guī)模實(shí)踐應(yīng)用，中國(guó)儲(chǔ)能技術(shù)已由示范應(yīng)用轉(zhuǎn)向商業(yè)化應(yīng)用的初級(jí)階段［3］。目前，儲(chǔ)能在配電網(wǎng)中的應(yīng)用研究主要面臨如下問題［2-8］：

1）配電網(wǎng)中的儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜，不同類型的儲(chǔ)能在經(jīng)濟(jì)適用性和時(shí)間尺度上廣泛存在差異化特征，相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)與成本回收機(jī)制也尚不清晰。

2）已有儲(chǔ)能電站規(guī)劃多集中在電源側(cè)，對(duì)DES（分布式儲(chǔ)能）在電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)的規(guī)劃研究難以滿足新型電力系統(tǒng)發(fā)展的內(nèi)在要求。

3）已有儲(chǔ)能規(guī)劃技術(shù)手段難以兼顧大規(guī)模配電網(wǎng)新能源消納、源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化、市場(chǎng)化交易、電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃等方面的需求。

針對(duì)上述問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已開展廣泛研究，并取得了一定的成果。文獻(xiàn)［3］對(duì)不同類型儲(chǔ)能的關(guān)鍵技術(shù)特征、應(yīng)用現(xiàn)狀及經(jīng)濟(jì)特性進(jìn)行了較為系統(tǒng)的梳理，為儲(chǔ)能規(guī)劃奠定了基礎(chǔ)；文獻(xiàn)［9］從接入歸屬的角度出發(fā)，對(duì)電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)的儲(chǔ)能典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行劃分，為儲(chǔ)能場(chǎng)景劃分提供了思路；文獻(xiàn)［10-14］則通過各種聚類算法分析了儲(chǔ)能配置的典型場(chǎng)景，進(jìn)一步提升了儲(chǔ)能配置的精度。

在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)［15-16］構(gòu)建了考慮碳排放削減和輔助調(diào)峰能力的儲(chǔ)能規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［17-18］分別提出了綜合考慮經(jīng)濟(jì)性、可靠性的儲(chǔ)能規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［19］研究了計(jì)及分布式電源不確定性的儲(chǔ)能規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［20-21］充分考慮復(fù)雜場(chǎng)景，分別提出了面向多站融合和綜合能源系統(tǒng)的儲(chǔ)能規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［22-23］則將云模型、聚類方法與多目標(biāo)遺傳算法等應(yīng)用于儲(chǔ)能規(guī)劃，提升了模型求解的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。但上述研究中，對(duì)負(fù)荷典型場(chǎng)景開展劃分時(shí)，往往以負(fù)荷的時(shí)間特性作為唯一的聚類函數(shù)，而忽略了負(fù)荷的空間特性，導(dǎo)致場(chǎng)景劃分不夠精確，從而影響后續(xù)的儲(chǔ)能規(guī)劃精度；在對(duì)儲(chǔ)能進(jìn)行規(guī)劃時(shí)，相關(guān)模型也難以適用于儲(chǔ)能與分布式電源協(xié)同規(guī)劃等問題。

因此，為解決儲(chǔ)能配置場(chǎng)景劃分不夠精確及儲(chǔ)能模型適用范圍有限的問題，本文提出考慮時(shí)空耦合特性的負(fù)荷場(chǎng)景多層聚類方法及面向典型場(chǎng)景的儲(chǔ)能精細(xì)化協(xié)同規(guī)劃方法，并選取某地區(qū)配電網(wǎng)開展算例分析。結(jié)果表明，本文所提方法與模型實(shí)現(xiàn)了典型場(chǎng)景下儲(chǔ)能與電站的最優(yōu)協(xié)同配置，具備可行性與有效性。

1 基于時(shí)空耦合特性分析的負(fù)荷場(chǎng)景多層聚類

隨著電力系統(tǒng)負(fù)荷管控由粗放型向精細(xì)型轉(zhuǎn)變，掌握電力負(fù)荷的時(shí)空耦合特性對(duì)配電網(wǎng)后續(xù)規(guī)劃的精度至關(guān)重要。同時(shí)，在電力大數(shù)據(jù)背景下，負(fù)荷的數(shù)據(jù)量及維度也顯著增加，如何充分利用多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)獲取有效信息也是目前的重點(diǎn)研究方向［24］。因此，本文分別基于關(guān)聯(lián)分析與聚類法提出負(fù)荷的時(shí)間/空間耦合特性研究方法，為后續(xù)的場(chǎng)景聚類奠定基礎(chǔ)。

1.1 負(fù)荷時(shí)空耦合特性分析方法

負(fù)荷時(shí)間耦合特性分析聚焦不同用戶類型的日負(fù)荷特性曲線差異，研究各類負(fù)荷時(shí)間耦合中不同比例下的負(fù)荷同時(shí)率，從而明確在削峰填谷作用下的最佳負(fù)荷配比。在這一過程中，本文選取PCC（皮爾遜相關(guān)系數(shù)）法來量化不同類型負(fù)荷之間的耦合關(guān)系。對(duì)于給定變量X與變量Y，其PCC可表示為：

式中：ρX，Y為變量X與變量Y的PCC；cov（X，Y）為變量X與變量Y的協(xié)方差；σX和σY分別為變量X和變量Y的標(biāo)準(zhǔn)差；E（·）為數(shù)學(xué)期望。

對(duì)于負(fù)荷曲線而言，PCC越接近于1，說明兩條負(fù)荷曲線的峰谷值出現(xiàn)時(shí)間、峰谷差大小等特征指標(biāo)越相近，兩類負(fù)荷在時(shí)間上的耦合不能起到對(duì)配電網(wǎng)有益的調(diào)峰作用；PCC 越接近于-1，則說明兩條負(fù)荷曲線的特征指標(biāo)相差越大，兩類負(fù)荷在時(shí)間上的耦合能起到削峰填谷的作用。

設(shè)第i類負(fù)荷的典型日標(biāo)準(zhǔn)化24 點(diǎn)負(fù)荷曲線為Pi=｛a0，a1，…，a23｝，第j類負(fù)荷的典型日標(biāo)準(zhǔn)化24 點(diǎn)負(fù)荷曲線為Pj=｛b0，b1，…，b23｝，將兩類負(fù)荷按一定比例疊加，計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)化的負(fù)荷時(shí)間耦合特性為：

式中：Pαi+βj為標(biāo)準(zhǔn)化負(fù)荷耦合特性曲線；ck為標(biāo)準(zhǔn)化負(fù)荷耦合特性曲線中第k個(gè)小時(shí)的負(fù)荷標(biāo)幺值；α和β分別為第i類和第j類負(fù)荷的耦合系數(shù)。

負(fù)荷空間耦合特性分析應(yīng)從地理空間出發(fā)，本文以供電單元為單位，研究供電單元內(nèi)部的負(fù)荷空間耦合特性。在這一過程中，本文采取層次聚類法中的離差平方和法，其優(yōu)勢(shì)在于能保證同一類數(shù)據(jù)中離差平方和較小，這意味著同一類負(fù)荷特性曲線之間的離散程度越低，曲線趨勢(shì)走向越接近，峰谷位置和差值越相似。

對(duì)負(fù)荷空間耦合特性進(jìn)行分析前，以主干路網(wǎng)為邊界，以界內(nèi)地塊總面積為約束，將研究區(qū)域劃分為大小約1 km2的多個(gè)供電單元。劃分后，共得到n個(gè)供電單元。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)區(qū)域控制性詳細(xì)規(guī)劃，統(tǒng)計(jì)n個(gè)供電單元內(nèi)不同用地性質(zhì)所占比例。最后，以n個(gè)供電單元各成一類為初始條件，每次迭代均計(jì)算類與類之間的距離，選擇距離最小的一對(duì)合并成為一個(gè)新類，計(jì)算在新的類別劃分下各類之間的距離，再將距離最近的兩類合并，直至所有的樣本聚成若干類為止。

待提取的負(fù)荷空間耦合特征包括用地性質(zhì)耦合比例和負(fù)荷空間耦合比例。前者的計(jì)算方法為：

負(fù)荷空間耦合比例則通過負(fù)荷密度指標(biāo)法進(jìn)一步測(cè)算：

式中：Yi為第i類供電單元的負(fù)荷空間耦合比例向量；yim為第i類供電單元中第m類負(fù)荷的空間耦合比例；Ai為第i類供電單元的負(fù)荷密度指標(biāo)矩陣；aij為第i類供電單元中第j類負(fù)荷的負(fù)荷密度指標(biāo)，其值在考慮容積率和需用系數(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同用地性質(zhì)，結(jié)合所選區(qū)域的歷年負(fù)荷數(shù)據(jù)和當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì)選取。

1.2 考慮時(shí)空特性的負(fù)荷場(chǎng)景多層聚類劃分

根據(jù)1.1節(jié)中提出的分析方法，可分別得出負(fù)荷的時(shí)間/空間耦合特性。本文在此基礎(chǔ)上提出綜合考慮負(fù)荷時(shí)空特性的多層聚類方法，從而對(duì)負(fù)荷的典型場(chǎng)景進(jìn)行劃分，為后續(xù)的儲(chǔ)能規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。

已有研究通常采取SVM（支持向量機(jī)）或Kmeans（K均值聚類）、K中心聚類等典型聚類算法進(jìn)行負(fù)荷場(chǎng)景的劃分［25-28］。本文采用K-means 算法進(jìn)行分層聚類，上層聚類以空間特征為樣本，下層聚類則以時(shí)間特征為樣本，距離采用歐氏距離，其表達(dá)式為：

K-means 聚類的流程不在此贅述。迭代完成后，負(fù)荷數(shù)據(jù)首先被劃分為若干個(gè)在空間特征上相似的負(fù)荷集合，再根據(jù)時(shí)間特性被劃分到所歸屬的負(fù)荷場(chǎng)景上。

2 儲(chǔ)能精細(xì)化規(guī)劃模型

2.1 儲(chǔ)能配置對(duì)經(jīng)濟(jì)性和低碳性的定量影響分析

為提升儲(chǔ)能規(guī)劃模型的精度，需要明確儲(chǔ)能配置在經(jīng)濟(jì)性和低碳性方面的成本與效益。儲(chǔ)能在制造、運(yùn)維等環(huán)節(jié)消耗經(jīng)濟(jì)成本并產(chǎn)生碳排放，而儲(chǔ)能配置后可通過參與調(diào)峰優(yōu)化火電機(jī)組出力并降低棄風(fēng)棄光率，從而產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)收益并削減碳排放。以下討論儲(chǔ)能配置對(duì)經(jīng)濟(jì)性和低碳性的定量影響。

對(duì)光伏電站而言，棄光多發(fā)生在中午時(shí)段，儲(chǔ)能消納棄光每天一充一放即可實(shí)現(xiàn)輔助調(diào)峰［19］；對(duì)風(fēng)電機(jī)組而言，儲(chǔ)能則需要根據(jù)其出力波動(dòng)情況，通過隨時(shí)充電消納風(fēng)電或放電來減少火電機(jī)組出力［15］。此時(shí)，儲(chǔ)能帶來的碳排放削減為：

式中：ΔCcarbon為儲(chǔ)能帶來的碳排放削減；kCO2為火電機(jī)組碳排放因子，其取值通常為0.8～1.0 t/MWh；E為儲(chǔ)能每年增加的風(fēng)光上網(wǎng)電量；kps為調(diào)峰電量到火電機(jī)組出力的折合系數(shù)；Eps為儲(chǔ)能每年的調(diào)峰電量。

儲(chǔ)能在生產(chǎn)、運(yùn)輸、運(yùn)維階段均排放CO2，因此電站配置儲(chǔ)能對(duì)低碳性的影響可量化為：

式中：Ccarbon為碳排放綜合成本；kmp、kpp、ktp分別為儲(chǔ)能運(yùn)維、生產(chǎn)和運(yùn)輸階段的碳排放因子；Ees為儲(chǔ)能配置容量；D為儲(chǔ)能運(yùn)輸距離；W為儲(chǔ)能運(yùn)輸重量。

而電站配置儲(chǔ)能的經(jīng)濟(jì)成本則由各項(xiàng)儲(chǔ)能成本和儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)效益構(gòu)成：

式中：Ces為儲(chǔ)能全周期成本，由儲(chǔ)能配置、使用及回收過程中的各項(xiàng)成本和效益構(gòu)成；Ccon和Ccd分別為儲(chǔ)能配置和充放電成本；Ce、Cs、Cre分別為儲(chǔ)能增售電、調(diào)峰和回收效益；kp和ke分別為單位功率和單位容量?jī)?chǔ)能配置成本；Pes為儲(chǔ)能配置功率；km為單位儲(chǔ)能運(yùn)維成本，與儲(chǔ)能類型及儲(chǔ)能額定功率相關(guān)；res為儲(chǔ)能折現(xiàn)率；T為規(guī)劃年限；kcd為單位儲(chǔ)能充放電成本，受充放電區(qū)間Des、溫度Tes及充放電倍率res影響；a1、a2、b1、b2、c1、c2、d為待定常數(shù)，與電池種類及一致性有關(guān)；Pcha，t和Pdis，t分別為儲(chǔ)能在t時(shí)刻的充電和放電量；c為分布式電源上網(wǎng)電價(jià)；cps為儲(chǔ)能調(diào)峰單位補(bǔ)償價(jià)格；kre為回收系數(shù)，通常取5%。

2.2 規(guī)劃數(shù)學(xué)模型構(gòu)建

明確了儲(chǔ)能配置對(duì)經(jīng)濟(jì)性和低碳性的定量影響之后，進(jìn)一步開展儲(chǔ)能精細(xì)化規(guī)劃，綜合考慮碳排放、全周期成本、棄風(fēng)棄光懲罰及儲(chǔ)能和電站的協(xié)同，模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中：Ctotal為總成本；Cgen為發(fā)電機(jī)組綜合成本；μ為低碳激勵(lì)系數(shù)；Egen為分布式電源上網(wǎng)電量；Pgen為發(fā)電機(jī)組總出力；Cp為棄風(fēng)棄光成本；kgp和kgm分別為單位容量分布式電源的配置和運(yùn)維成本；rgen為分布式電源折現(xiàn)率；kwind和kpv分別為單位棄風(fēng)和棄光成本；Pwd，t和Ppd，t分別為t時(shí)刻的棄風(fēng)和棄光量；Pt為t時(shí)刻負(fù)荷功率；Pgen，t為t時(shí)刻發(fā)電機(jī)組總出力；SSOC，t為t時(shí)刻儲(chǔ)能荷電狀態(tài)；SSOCmin，t和SSOCmax，t分別為t時(shí)刻儲(chǔ)能荷電狀態(tài)的下限和上限；Pchamin，t和Pchamax，t分別為t時(shí)刻儲(chǔ)能充電量Pcha，t的下限和上限；Pdismin，t和Pdismax，t分別為t時(shí)刻儲(chǔ)能放電量Pdis，t的下限和上限。

通過上述模型的求解，可得到儲(chǔ)能及電站的最優(yōu)配置方案，達(dá)到經(jīng)濟(jì)性提升、低碳性提升及可再生能源消納這三方面的綜合最優(yōu)。在算例分析時(shí)，若考慮了負(fù)荷場(chǎng)景劃分及儲(chǔ)能/分布式電源的協(xié)同，則負(fù)荷曲線與儲(chǔ)能、分布式電源在時(shí)空上具備匹配關(guān)系，算例所得結(jié)果為特定負(fù)荷時(shí)空分布情況下儲(chǔ)能與分布式電源的最優(yōu)協(xié)同配置方案。

3 算例分析

為驗(yàn)證所提模型與方法的可行性與有效性，選取某地區(qū)實(shí)際配電網(wǎng)開展算例分析。配電網(wǎng)電壓等級(jí)為10 kV，線路共計(jì)3 883 條，負(fù)荷共計(jì)441.5 MW，新能源裝機(jī)占比為5.19%，其余算例相關(guān)參數(shù)在文獻(xiàn)［16，20，29-30］的基礎(chǔ)上參照該地區(qū)配電網(wǎng)實(shí)際情況取值，具體如表1所示。另外，根據(jù)該地區(qū)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，除模型中原有約束外，新增儲(chǔ)能配置約束，即儲(chǔ)能最低按分布式電源10%裝機(jī)容量配置，且連續(xù)儲(chǔ)能時(shí)長(zhǎng)不低于2 h。

表1 參數(shù)設(shè)定Table 1 Parameter setting

該地區(qū)負(fù)荷類型可分為居民用電、商業(yè)用電、工業(yè)用電、辦公用電、交通運(yùn)輸用電、市政設(shè)施用電及公共照明用電，共197個(gè)供電單元。對(duì)負(fù)荷進(jìn)行時(shí)間特性分析，得到不同負(fù)荷之間的PCC 如圖1所示。

圖1 不同類型負(fù)荷之間的PCCFig.1 PCC between different types of loads

在此基礎(chǔ)上，對(duì)負(fù)荷進(jìn)行空間特性分析，得到的負(fù)荷聚類譜系如圖2所示。

圖2 負(fù)荷聚類譜系Fig.2 Spectrum of load clustering

對(duì)負(fù)荷進(jìn)行時(shí)空特性分析后開展多層聚類，劃分出如下5 類負(fù)荷典型場(chǎng)景：負(fù)荷綜合型場(chǎng)景（共95 個(gè)供電單元）；居民主導(dǎo)型場(chǎng)景（共44 個(gè)供電單元）；商務(wù)主導(dǎo)型場(chǎng)景（共14個(gè)供電單元）；工業(yè)主導(dǎo)型場(chǎng)景（共35 個(gè)供電單元）；價(jià)格引導(dǎo)型場(chǎng)景（共9個(gè)供電單元）。各場(chǎng)景的負(fù)荷特性曲線如圖3所示。不同典型場(chǎng)景的負(fù)荷比例如表2所示。

表2 不同典型場(chǎng)景的負(fù)荷比例Table 2 Load ratios under different typical scenarios%

依據(jù)是否考慮按照負(fù)荷時(shí)空耦合特性劃分的典型負(fù)荷場(chǎng)景、是否考慮儲(chǔ)能和分布式電源的協(xié)同（時(shí)空耦合）關(guān)系以及是否引入低碳激勵(lì)系數(shù)將算例分為8組，如表3所示。

表3 算例分組Table 3 Grouping of cases

各組算例的規(guī)劃結(jié)果如表4所示。其中，組別4 及組別8 各場(chǎng)景的儲(chǔ)能/分布式電源配置方案如表5所示。

表4 算例規(guī)劃結(jié)果Table 4 Results of case planning

表5 組別4、8各場(chǎng)景下儲(chǔ)能和分布式電源配置方案Table 5 Configuration schemes for energy storage and distributed generation for group 4 and 8 under various scenarios

單位儲(chǔ)能投入對(duì)經(jīng)濟(jì)性、低碳性和可再生能源消納的貢獻(xiàn)如圖4和圖5所示。通過對(duì)算例結(jié)果的分析與總結(jié)，可得如下結(jié)論：

圖4 單位儲(chǔ)能投入對(duì)經(jīng)濟(jì)性的貢獻(xiàn)Fig.4 Contribution of unit energy storage investment to economy

圖5 單位儲(chǔ)能投入對(duì)低碳性和可再生能源消納的貢獻(xiàn)Fig.5 Contribution of unit energy storage investment to low carbon and renewable energy consumption

1）考慮典型負(fù)荷場(chǎng)景、考慮儲(chǔ)能和分布式電源協(xié)同規(guī)劃均能提升規(guī)劃結(jié)果的經(jīng)濟(jì)性、低碳性以及配電網(wǎng)可再生能源消納水平。前者對(duì)經(jīng)濟(jì)性的作用較為明顯，后者對(duì)低碳性和可再生能源消納作用更為顯著。

2）適量引入低碳激勵(lì)系數(shù)有利于促進(jìn)碳排放削減與可再生能源消納，但需要以一定的經(jīng)濟(jì)性為代價(jià)。根據(jù)全國(guó)新能源消納監(jiān)測(cè)預(yù)警中心公布的數(shù)據(jù)，2022年1—9月中國(guó)平均棄風(fēng)率為3.5%，平均棄光率為1.5%，算例中僅組別8 高于全國(guó)平均水平。因此，有必要在考慮典型負(fù)荷場(chǎng)景、考慮儲(chǔ)能和分布式電源協(xié)同規(guī)劃的基礎(chǔ)上設(shè)定合理的低碳激勵(lì)系數(shù)以促進(jìn)可再生能源充分消納。

3）對(duì)儲(chǔ)能而言，大部分情況下儲(chǔ)能配置均能同時(shí)提升配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性、低碳性和可再生能源消納水平。僅在引入低碳激勵(lì)系數(shù)且未考慮儲(chǔ)能和分布式電源協(xié)同規(guī)劃的情況下（即算例組別5、7中），儲(chǔ)能的配置降低了經(jīng)濟(jì)性。在考慮典型負(fù)荷場(chǎng)景、考慮儲(chǔ)能和分布式電源協(xié)同規(guī)劃/適量引入低碳激勵(lì)系數(shù)的情況下，單位儲(chǔ)能投入對(duì)低碳性和可再生能源消納的貢獻(xiàn)逐漸上升并趨于飽和。

4）對(duì)于各典型負(fù)荷場(chǎng)景，根據(jù)負(fù)荷特點(diǎn)及用地限制選取合適類型的分布式電源配合儲(chǔ)能有利于綜合效益的最大化?？傮w而言，居民/商業(yè)負(fù)荷高比例的場(chǎng)景往往不具備風(fēng)電接入條件，而其負(fù)荷又在中午時(shí)段出現(xiàn)高峰，此時(shí)以光伏為主并適當(dāng)配置儲(chǔ)能可以有效實(shí)現(xiàn)削峰填谷并充分消納可再生能源，從而降低經(jīng)濟(jì)成本并削減碳排放；工業(yè)負(fù)荷高比例的場(chǎng)景通常具備風(fēng)電接入條件，且負(fù)荷的反高峰性與風(fēng)電出力相適應(yīng)，更適合以風(fēng)電為主并適當(dāng)配置儲(chǔ)能。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了基于時(shí)空耦合特性的負(fù)荷場(chǎng)景多層聚類方法，并構(gòu)建了儲(chǔ)能的精細(xì)化規(guī)劃模型，在考慮典型負(fù)荷場(chǎng)景、考慮儲(chǔ)能與分布式電源協(xié)同規(guī)劃的基礎(chǔ)上量化了儲(chǔ)能配置對(duì)經(jīng)濟(jì)性和低碳性的影響，在提升規(guī)劃精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)性、低碳性和可再生能源消納的綜合最優(yōu)。

實(shí)際算例分析表明，相較于不考慮負(fù)荷場(chǎng)景、不考慮儲(chǔ)能與分布式電源協(xié)同規(guī)劃/低碳激勵(lì)系數(shù)的模型，本文所構(gòu)建的儲(chǔ)能精細(xì)化規(guī)劃模型能夠以最小的成本實(shí)現(xiàn)綜合效益最大化，在提升規(guī)劃經(jīng)濟(jì)性、低碳性的同時(shí)將棄風(fēng)棄光率降至合理區(qū)間。

本文未考慮不同類型儲(chǔ)能的協(xié)同配合，因此后續(xù)需要進(jìn)一步研究相關(guān)機(jī)理，探究各類儲(chǔ)能與典型負(fù)荷場(chǎng)景之間的適配性。此外，本文對(duì)儲(chǔ)能生命周期的碳效益研究還不夠深入，同時(shí)參與碳市場(chǎng)與電力市場(chǎng)的儲(chǔ)能規(guī)劃也是未來需要進(jìn)一步研究的課題。