智能配電網儲能系統的設計與實現

摘 要：隨著能源結構的轉變和智能電網技術的快速發展，儲能系統在智能配電網中作用日益顯著。本文提出一種智能配電網儲能系統設計方案。該方案結合先進電池管理系統、能量轉換技術和智能控制策略，其目的是提高配電網的供電可靠性和電能質量。采用鋰離子電池作為主要儲能元件，利用雙向變流器與電網進行能量交互。儲能系統控制策略基于實時電價、負荷預測以及電網狀態等多源信息，可實現峰谷調節、需求響應以及緊急備用電源等多重功能。該系統能夠進行遠程監控和智能調度，便于運營管理和維護。試驗結果表明，該方法可以有效地平衡電網負荷，提高電網的穩定性，為智能配電網儲能技術應用提供了新思路。

關鍵詞：智能配電網；儲能系統；電池管理；能量轉換；控制策略

中圖分類號：TM 76" " " " " " " " 文獻標志碼：A

隨著全球能源結構的轉變，采用智能電網技術已成為電力行業發展的主要趨勢[1]。在這個背景下，儲能系統作為智能配電網的重要組成部分，其設計與應用對提升電網穩定性、優化能源分配以及提高電能質量具有重要作用。隨著鋰離子電池技術的不斷發展，儲能系統能夠更加高效地儲存與放出電能，為電網峰谷調節提供有力的技術支持[2-3]。同時，利用先進能量轉換技術，采用智能控制策略，儲能系統根據電網實際需求快速響應，使電網負荷平衡并進行優化[4-5]。此外，集成遠程監控與智能調度功能提升了儲能系統的管理效率。本文研究智能配電網儲能系統的設計理念與實現方法，為智能電網進一步發展提供參考。對儲能系統關鍵技術與創新點進行詳細闡述，為相關領域的研究人員和實踐者提供有價值的理論與實踐指導，推動智能電網技術的進步與革新。

1 配電網與儲能系統模型

1.1 智能配電網儲能系統

智能配電網儲能系統是電力系統中的重要組成部分，其集成了先進的儲能技術（例如電池儲能、飛輪儲能等）對電能進行存儲與釋放。當電力需求低谷時該系統能夠儲存多余的電能，當需求高峰時釋放，有效平衡電網供需關系，提高電網的穩定性和可靠性[6-7]。同時，智能配電網儲能系統提高了電網對可再生能源的接納能力，促進綠色能源的大規模應用，減少對傳統化石能源的依賴，智能配電網儲能系統如圖1所示。

1.2 配電網運行模型

配電網的穩定性是衡量其性能的關鍵，節點電壓的波動性是一個核心指標。為更精確地了解分布式電源接入配電網后對電壓的具體影響，須使用電壓偏移指標，該指標有助于量化評估電壓的變動情況。定義電壓偏移的平均程度Ulev，利用特定的計算模型得到這個指標，能夠反映配電網在一個完整運行周期內的電壓穩定性。Ulev能夠直觀地了解分布式電源接入對配電網電壓波動的具體影響，為配電網的優化和運行提供有力的數據支持。量化評估能夠更好地理解配電網的運行狀態，為后續的改進和升級提供科學的依據。引入電壓偏移指標，為配電網穩定性提升提供新的方法。計算模型如公式（1）所示。

（1）

式中：Ulev為電壓偏移的平均程度；T為計算周期統計時長；N為負荷節點數；Ui，（t）為在v時段節點i的相電壓；Ui*為在t時刻的交流電壓；ΔUi，max為第i個節點所允許的最大電壓偏差值。

線損率是評估配電網系統運行狀況的一個非常重要的指標。當大量的分布式電源（DG）接入配電網時，可能會導致功率反向流動，增加系統的有功網損，提高線損率。為了精確地衡量這種影響造成的損失，引入配電網線損率。該指標可以直觀地說明DG接入后配電網的損耗情況，有助于優化配電網的運行策略。降低線損率不僅能提升能源利用效率，還能有效減少能源浪費，使配電網運行過程更環保，成本更低。定義配電網線損率指標，如公式（2）所示。

（2）

式中：ploss，ij，（t）為節點i與節點j之間線路中電網的線損率；Iij，（t）為在t時刻節點i與節點j之間線路中電流的有效值；Rij為線路 ij的等效電阻；Pij，（t）、Qij，（t）分別為線路ij在t時刻的有功負荷和無功負荷；Ui，（t） 為在v時刻節點i的相電壓；prloss 為在t時刻該系統網絡的線損率；M為總支路數，即電路中所有分支的數量。

1.3 儲能系統配置模型

儲能系統配置模型是優化能源利用的重要手段。該模型綜合考慮了能源需求、電價波動以及可再生能源產出等多種因素，可以合理制定儲能設備最佳充放電策略。其不僅能提高電力系統的穩定性，當電價低時還能儲存電能，當電價高時釋放電能，降低成本。該模型能夠配合可再生能源使用，當風力或太陽能發電過剩時，將多余電能儲存起來，當發電量不足時釋放儲存的電能，以平衡供需。

1.3.1 目標函數

儲能系統配置最小化成本目標函數如公式（3）所示。

MinimizeCtotal

Ctotal=Cinv+Coamp;m-Bsav" " " "（3）

式中：Ctotal為儲能系統的總成本；Cinv為儲能系統的投資成本，與儲能容量Estorage和充/放電電功率Pcharge/discharge 有統計學意義；Coamp;m為儲能系統的運行和維護成本；Bsav 為使用儲能系統而節省的成本。

1.3.2 約束條件

約束條件如下。

儲能容量約束：0≤儲能容量Estorage≤儲能的最大值Emax。?

充放電功率約束：充/放電功率的最小值Pmin≤充/放電電功率Pcharge/discharge≤充/放電功率的最大值Pmax。

能量平衡約束：儲能系統在充放電過程中的能量變化必須符合物理定律，滿足實際運行條件。

配電網運行模型在電力系統中起到重要的作用，其可以保證電力從發電站穩定、高效地傳輸至用戶端。為了進一步提升配電網的性能和適應性，引入智能配電網儲能系統。將儲能系統與配電網運行模型結合，可以更加靈活、高效地對電能進行管理。當電力需求處于低谷時，儲能系統能夠儲存多余的電能，當需求處于高峰時釋放，有效平衡供需關系，提高電網的穩定性和可靠性。儲能系統還能提升配電網對可再生能源的接納能力，促進綠色能源的大規模應用。

2 智能配電網儲能系統控制策略

多目標海洋捕食者算法與智能配電網儲能系統的結合為現代電力系統的優化提供了新的解決方案。該設計融合了先進的算法與儲能技術，其目的是提高電網的穩定性與效率。多目標海洋捕食者算法具有獨特的尋優機制，能夠在復雜的解空間中迅速找到最優解，滿足儲能系統對充放電策略、成本控制以及效率最大化的多重需求。在智能配電網中，儲能系統十分重要，其不僅能平衡電網負荷，還能在緊急情況下提供備用電源。引入多目標海洋捕食者算法，儲能系統能夠更智能地進行充放電管理，根據電價波動、用戶需求以及可再生能源的產出情況實時調整儲能策略。設定海洋捕食者算法的參數并進行優化，保證其能夠在多目標環境中高效運作。將算法與儲能系統的控制邏輯結合，不斷地迭代與優化，找到儲能系統在經濟效益與運行效率之間的最佳平衡點。

從標準MPA算法的3個階段可以看出，在初期其收斂速度相對較慢，在后期會迅速收斂。在局部搜索方面該算法的性能較強。然而，其步長公式中大量使用隨機數，導致在尋優過程中存在一定的盲目性。當求解多目標函數優化問題時，MPA算法的種群間缺乏信息交流，不能保證解的多樣性。為改進基礎MPA算法，降低獵物隨機生成的頻率，提高前期的收斂速度。這次調整的目的是減少算法的盲目性，并增強種群間的信息交流，保證在求解多目標函數優化問題的過程中獲得更多樣化的解，如公式（4）所示。

（4）

式中：stepd i為此刻獵物的位置；Br為基于標準正態分布隨機數的布朗運動隨機生成策略；xid為捕食者的當前位置；pid為此刻獵物的位置；Le為萊維飛行的隨機生成策略。這些參數共同構成算法的核心部分，其作用是模擬捕食者與獵物的動態關系。

在三維目標優化問題中，一種常見的策略是將每一維目標都等分為3份，參考點分布如圖2所示。在規范化超平面方面，采用這樣的劃分方式能夠生成10個分布均勻的參考點。在臨界層環境選擇階段，參考點廣泛且均勻分布能夠引導所選種群在真實的Pareto面上完成有效分布，因此對優化過程來說十分重要。本文提出的多目標海洋捕食者算法（Multi Target Ocean Predator Algorithm，MTOPA）能夠全面探索Pareto最優解集。MTOPA算法不僅提高了優化效率，還增強了其在復雜多目標優化問題中的適用性和魯棒性。

3 試驗與結果分析

在試驗部分，本文驗證了多目標海洋捕食者算法與智能配電網儲能系統結合的有效性與性能。試驗構建1個包括多種能源和儲能裝置的智能配電網模型，利用多目標海洋捕食者算法優化儲能系統的充放電策略以及容量配置。利用算法迭代找到了在經濟成本、系統效率和供電可靠性等多個目標之間的最佳平衡點。根據各種情景規劃所得數據，綜合評價指標值、儲能規劃方案和配電網運行結果見表1。同時，為了直觀展示配電網在不同場景中的運行狀態，筆者制作了各個場景系統節點的電壓幅值圖（如圖3所示）。

由圖3可知，在24 h內配電網節點電壓的變化情況以及4個情景中電壓降呈現隨時間的變化趨勢。具體來說，情景一的電壓降初始值為1.02 V，在12 h～24 h階段逐漸下降，但是整體仍保持在較高水平。情景二的初始電壓降為1.01 V，略低于情景一，其下降速率與情景一相近，但是整體曲線更平緩。情景三的電壓降起始值為1.00 V，隨時間推移呈現先緩后快的下降趨勢。在前期，電壓降變化不大，但是進入后半段后，下降趨勢明顯加速。情景四的電壓降起始值為0.99 V，并隨時間呈現持續穩定下降趨勢。整體來看，4個情景的電壓降隨時間均呈現下降趨勢，但是各自具有不同的特點和速率。這些變化反映了在不同條件下電力系統的穩定性和供電質量。對這些數據進行分析，可以更深入地了解電力系統的運行狀況，為未來電力規劃和管理提供有益的參考。

為進一步驗證算法在求解儲能運行周期內充放電功率的合理性以及儲能接入對配電網系統中新能源消納情況的影響，本文分析了儲能電池的充放電功率與其荷電狀態（SOC）之間的關系。儲能電池在一個完整運行周期內的充放電功率變化以及對應的SOC狀態曲線如圖4所示。由圖4可知，采用本文算法進行優化，儲能電池的充放電功率呈現為動態平衡的狀態。當新能源發電量高于系統負荷時，儲能電池會進行充電，以儲存多余的電能；當新能源發電量不足時，儲能電池會進行放電，以補充系統的電能需求。采用這種動態的充放電策略不僅可以保證電力系統穩定運行，還提高了新能源的利用率。在充電過程中，SOC逐漸上升，說明電池正在有效地儲存電能；在放電過程中，SOC逐漸下降，但是始終保持在安全范圍內，避免了電池的過充或過放情況。這種合理的SOC管理策略不僅延長了儲能電池的使用壽命，還保障電力系統安全、穩定運行。

4 結論

本文將先進的電池技術與能量轉換以及控制策略相結合，提升電網供電可靠性和電能質量。鋰離子電池是儲能元件，其性能優異，為配電網提供穩定的能源支持。試驗結果表明，該系統在平衡電網負荷、提高穩定性以及節約成本方面表現突出，驗證了設計的有效性。系統能夠進行遠程監控與智能調度，儲能系統管理與運營效率顯著提升。本文不僅為配電網儲能技術的應用提供新的視角，還為智能電網的未來發展奠定了堅實基礎。隨著技術進步，成本降低，智能配電網儲能系統能夠應用于更廣泛的領域，為電力系統更加智能、高效做出更大貢獻。

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