復雜通信基站儲能容量智能配置方法研究

摘 要：常規的復雜通信基站儲能容量智能配置方法主要通過使用Hooke-Jeeves算法來獲取不同配置變量的最優值，易受生命周期成本變化的影響，導致配置性能不佳。因此，設計一種全新的復雜通信基站儲能容量智能配置方法顯得尤為重要。文中設計了一種復雜通信基站共享儲能機制，構建了復雜通信基站儲能容量智能優化配置模型，實現了通信基站儲能容量的智能配置。實驗結果表明，采用設計的基站儲能容量智能配置方法后，通信基站的缺電率、平準化度電成本、多余電力指標均較低，可再生能力指標較高。證明所設計的儲能容量智能配置方法的配置效果較好，具有可靠性，能夠為推動儲能綠色化，促進能源可持續發展作出一定的貢獻。

關鍵詞：復雜通信基站；儲能容量；智能配置；共享儲能機制；復雜通信基站；缺電率

中圖分類號：TP39；TN876.1 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）01-0-03

0 引 言

通信基站作為支撐信息傳輸的關鍵基礎設施，主要負責在移動通信網絡中接收和發送無線信號，具有重要作用[1]。通信基站的核心組成部分包括負責管理和調度基站各種資源的基站控制器，以及負責無線信號的收發和調制解調的基站收發信機[2]，二者協同作業，共同實現基站的通信功能。復雜通信基站的儲能容量有限[3]，智能配置難度較高，需要綜合考慮技術和經濟等多個方面。因此，針對目前存在的儲能配置問題，設計一種全新的復雜通信基站儲能容量智能配置方法顯得尤為重要。

復雜通信基站儲能容量配置包括以下幾個重要步驟[4]：

（1）通過傳感器、監控系統等工具收集大量的數據，再進行數據分析，了解基站的能源需求和能源使用模式；

（2）基于歷史數據和實時數據[5]，建立預測模型，預測未來的能源需求、負載變化等，為儲能容量的配置提供依據；

（3）利用人工智能和機器學習技術，對數據進行處理和分析[6]，利用訓練算法，識別出數據中的模式和趨勢，預測未來的能源需求；

（4）基于預測結果和實際運行數據，對儲能系統進行優化配置，制定充電和放電策略[7]。

相關研究人員針對上述重要配置步驟設計了幾種常規的復雜通信基站儲能容量智能配置方法。但大多數常規的儲能配置方法易受生命周期成本變化影響，配置性能不佳。因此，本文設計了一種全新的復雜通信基站儲能容量智能配置方法。

1 復雜通信基站儲能容量智能配置方法設計

1.1 設計復雜通信基站共享儲能機制

本文設計的通信基站儲能容量智能配置方法利用儲能平衡原則構建了智慧共享儲能社區，設計了共享儲能機制[8]。在該儲能機制中，消費者可以自行購買虛擬儲能容量，根據自身需求進行合理規劃，此時通信基站可以利用收到的虛擬購買資金補充儲能交易鏈[9]，從而滿足通信基站的儲能要求。設計的復雜通信基站共享儲能機制如圖1所示。

由圖1可知，該共享儲能機制可以滿足基站不同消費者的需求，能有效實現自儲自用。在實際儲能過程中，可以由共享儲能中心發布儲能指令，交由產銷者完成充放電服務，進行儲能配置反饋，在滿足電力輸出的基礎上進行儲能配置求解，提高了通信基站的儲能消納能力。

1.2 構建復雜通信基站儲能容量智能優化配置模型

本文設計的儲能容量配置方法考慮了儲能單元的波動狀態[10]，將其轉化為多目標優化問題，構建了復雜通信基站儲能容量智能優化配置模型。當儲能系統的頻率與額定頻率擬合時，儲能單元未進行交換，此時的頻率波動最低，在該階段的儲能調頻效果fa的具體計算公式見式（1）：

（1）

式中：?filh代表聯合調頻采樣頻率差值；?fjct代表儲能實際采樣頻率差值。此時的配置效果最優，但經濟性難以保證，需要根據儲能收益與支出建立智能配置目標函數Cbess，具體計算公式見式（2）：

（2）

式中：cb代表單位容量的儲能成本；Ebess代表配置的儲能容量。在儲能過程中，需要不斷地進行充放電。因此，儲能壽命可能會加速老化，考慮該因素計算儲能產生的成本Cyx，具體計算公式見式（3）：

（3）

式中：cy代表儲能折舊成本；EBI代表儲能調頻電量；EBJ代表儲能輸出電量。為了解決通信基站在運行過程中存在的響應頻率變化問題，提高光伏的經濟效益，可以根據其參與的聯合儲能調頻服務計算儲能年凈現值ZNPV，具體計算公式見式（4）：

（4）

式中：EF代表總調頻容量；Csun代表光伏售電價格。根據該年凈現值可以判斷不同采樣時間段通信基站的儲能配置狀態，構建符合通信基站運行要求的儲能容量智能配置模型MSOC，具體計算公式見式（5）：

（5）

式中：EGT代表多源聯合約束系數。上述儲能容量智能配置模型的穩定性較高，可以在保證年凈收益的基礎上降低過度充放電調頻次數，最大程度上滿足通信基站的運行要求，提高其運行可靠性。

2 實驗分析

2.1 實驗準備

本文選取某通信基站作為研究對象，采集了其不同時間段的數據，并將其作為基礎生成實驗環境參數。為了提高實驗結果的真實性，本文選取仿真軟件進行了數值計算與分析，該仿真軟件的連接調用示意圖如圖2所示。

由圖2可知，在實驗開始前，需要利用MATLAB進行調用和編輯子程序，快速調整智能配置引擎，進一步滿足實驗的數據交換要求。

待上述步驟完畢后，選取儲能容量智能配置實驗指標，分別為缺電率funmet、平準化度電成本COE、多余電力指標fexcess、可再生能力指標fren，計算式如下：

（6）

（7）

（8）

（9）

式中：Eunmet代表不滿足調度周期的儲能負荷量；Edemand代表調度周期內的儲能需求；Enonren代表不可再生儲能量；Hnonren代表服務總儲能量；Eservice代表服務總負荷量；Hservice代表全部負荷總量；Eexcess代表總多余儲能量；Eprod代表能量總生產量；CANN代表年度儲能成本；CBOILER代表邊際成本；HSERVED代表熱負荷量；ESERVED代表能量負荷成本。其中缺電率代表儲能的可靠性，即缺電率越低，通信基站的儲能可靠性越高；可再生能力代表通信基站儲能系統的可再生能力，可再生能力越高，證明儲能效果越符合可持續發展要求；多余電力代表基站的儲能消納水準，多余電力越低，通信基站的儲能消納能力越強；平準化度電成本是在年度周期內通信基站的儲能消耗成本，平準化度電成本越低證明通信基站的儲能收益越高。根據上述實驗指標可以進行儲能智能配置計算，得到可靠的實驗結果。

2.2 實驗結果與討論

根據上述的實驗準備，可以進行通信基站儲能智能配置實驗，選取不同的通信基站運行時間段，分別使用本文方法、文獻[6]的面向風電場的主動支撐電網型分散式儲能控制策略與優化配置方法以及文獻[7]的計及高比例新能源配電網電壓風險的儲能容量優化配置方法進行儲能智能配置。使用式（6）、式（7）、式（8）與式（9）分別計算三種方法的儲能智能配置指標，實驗結果見表1。

由表1可知，應用本文方法進行配置后，通信基站在不同的運行時間段的缺電率、平準化度電成本、多余電力指標均較低，可再生能力指標較高；文獻[6]方法以及文獻[7]方法在不同的運行時間段的通信基站的缺電率、平準化度電成本、多余電力指標相對較高，可再生能力指標偏低。上述實驗結果證明，本文設計的復雜通信基站儲能容量智能配置方法的配置效果較好，具有可靠性。

3 結 語

隨著通信技術的不斷進步，5G等新一代通信技術的逐漸普及，基站的能源需求也在持續增長。這就要求儲能系統能夠有效地解決能源供應中的穩定性問題，在面對自然災害、電網故障等突發情況時，能夠提供可靠的備用電能，確保通信基站的正常運行。受多種因素影響，通信基站的儲能容量配置難度較高。因此，本文根據目前存在的儲能優化問題，設計了一種全新的復雜通信基站儲能容量智能配置方法。實驗結果表明，設計的復雜通信基站儲能容量智能配置方法的配置效果較好，具有可靠性，提高了基站的能源利用效率的同時，還保證了基站的經濟效益。

參考文獻

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