新型電力系統下分布式能源聚合優化運行研究

摘要：針對新型電力系統中分布式能源調度問題，提出了一種基于粒子群優化算法的能源聚合優化模型。該模型綜合考慮了分布式能源單元的發電能力、儲能設備的調度與電網的穩定性，通過優化能源采購成本和可再生能源的利用率，旨在實現系統經濟性和穩定性的最優平衡。通過與傳統的線性規劃、遺傳算法和模擬退火算法進行對比，實驗結果表明，粒子群優化算法在各項評價指標上均表現出較為顯著的優勢，尤其在提高可再生能源利用率和保障電網穩定性方面取得了較好的效果。所提出的優化模型為分布式能源系統的優化調度提供了一種高效、可行的解決方案，并為未來智能電網的運行與管理提供了理論基礎和技術支持。

關鍵詞：新型電力系統"電力市場"分布式能源"優化算法

Research"on"Optimized"Operation"of"Distributed"Energy"Aggregation"in"New"Power"Systems

HU"Xueyuan""CHEN"Hui

State"Grid"Lianyungang"Power"Supply"Company，"Lianyungang，"Jiangsu"Province，"222000"China

Abstract："In"view"of"the"distributed"energy"scheduling"problem"in"new"power"systems，"this"paper"proposes"an"energy"aggregation"optimization"model"based"on"the"Particle"Swarm"Optimization（PSO）"algorithm.The"model"comprehensively"considers"the"generation"capacity"of"distributed"energy"units，"the"scheduling"of"energy"storage"devices，"and"the"stability"of"the"power"grid."By"optimizing"energy"procurement"costs"and"renewable"energy"utilization"rate，"the"model"aims"to"achieve"an"optimal"balance"between"system"economy"and"stability."Throughnbsp;comparison"with"traditional"linear"programming，"genetic"algorithms，"and"simulated"annealing"algorithms，"experimental"results"demonstrate"that"the"PSO"algorithm"shows"significant"advantages"in"various"evaluation"metrics，"especially"in"improving"renewable"energy"utilization"rate"and"ensuring"grid"stability."The"proposed"optimization"model"provides"an"efficient"and"feasible"solution"for"the"optimized"scheduling"of"distributed"energy"systems"and"offers"theoretical"foundations"and"technical"support"for"the"operation"and"management"of"future"smart"grids.

Key"Words："New"power"systems;"Electricity"market;"Distributed"energy;"Optimization"algorithm

隨著全球能源結構的轉型與氣候變化的壓力，新能源的廣泛應用成為推動電力行業變革的關鍵因素。傳統的集中式電力系統面臨著高碳排放、能源利用率低等諸多挑戰，而新型電力系統通過引入更多的可再生能源、分布式發電與靈活的儲能技術，正在逐步取代傳統模式。分布式能源（如太陽能、風能、儲能系統等）作為新型電力系統的重要組成部分，不僅能夠提高能源利用率，還能夠優化電力供應的可靠性和靈活性，為電力系統的可持續發展提供了新機遇[1]。

在新型電力系統的運行中，如何高效地整合分布式能源并保證系統的穩定與經濟性是一個關鍵問題。分布式能源的分散性與波動性使其在調度和管理過程中面臨著諸多挑戰。為此，分布式能源聚合技術應運而生，其通過將多個分布式能源單元集中管理和優化調度，實現資源共享與協同運行。這種聚合方式不僅能夠提高系統的運行效率，還能夠平衡不同能源之間的波動，減少對電網的沖擊。如何在復雜的市場環境中實現分布式能源的最優運行，成為當前研究的熱點之一[2]。

本文旨在探討新型電力系統下分布式能源的聚合優化運行問題，結合現代優化算法與智能化技術，提出一種高效的聚合優化模型。通過建立數學模型與優化策略，研究不同情境下分布式能源的調度與資源配置，力求在保證電力系統穩定性的基礎上，實現最優經濟性與環境友好性。研究結果有望為智能電網的發展提供理論依據和技術支持，為實現低碳、高效、可持續的電力系統提供創新路徑[3]。

1新型電力系統概述

新型電力系統是以清潔能源為主的、具有高靈活性和智能化特征的電力網絡。與傳統的集中式電力系統相比，新型電力系統通過廣泛接入分布式能源、可再生能源與靈活調度的儲能設備，推動了能源生產和消費方式的深刻變革。新型電力系統不僅注重經濟性和可靠性，還強調系統的環保性和可持續性，其核心目標是通過智能化手段提高電力供應效率，減少碳排放，提升能源使用的整體效益[4]。

在新型電力系統中，分布式能源的接入起著至關重要的作用。分布式能源包括太陽能、風能、地熱能、生物質能等小規模發電單元，能夠在靠近負荷中心的地方直接進行發電和供能，減少電力傳輸過程中的損耗。分布式能源的接入不僅提高了電力供應的可靠性和靈活性，還促進了能源結構的多樣化和低碳化[5]。然而，分布式能源的波動性和間歇性特征也給電力系統的調度和穩定性帶來了挑戰，這要求系統能夠實時監控和調節各類能源的輸出。

2"分布式能源聚合優化調度模型

本文提出了一種基于粒子群優化（Particle"Swarm"Optimization，PSO）算法的分布式能源聚合優化調度模型。該模型旨在優化分布式能源系統的運行，以提高經濟效益并確保系統的穩定性。系統由多個分布式能源單元組成，每個單元可包括光伏、風力發電、儲能設備等。優化目標是最小化能源采購成本、最大化可再生能源的利用率，并保持電網的頻率和電壓在穩定范圍內，具體步驟如下。

（1）建立了一個分布式能源系統的數學模型，假設系統的每個能源單元都有獨立的發電能力、儲能容量和調度策略。每個單元的輸出能力受制于多個約束條件，如可再生能源的發電波動、儲能設備的充放電限制、電網的負荷需求等。為確保系統運行的經濟性與穩定性，模型將這些約束條件與優化目標整合在一起，形成一個多目標優化問題。優化過程采用了粒子群優化算法。PSO是一種基于群體智能的全局優化算法，模仿鳥群覓食過程來搜索最優解。系統中的每個粒子代表一個可能的調度方案，粒子的速度和位置通過當前解的最佳狀態和全局最佳狀態共同決定。粒子在解空間中不斷調整，以逐步逼近最優解。

（2）為了提高PSO算法的性能，本文對標準算法進行了改進，引入了動態權重和自適應學習因子。動態權重能夠根據粒子群進化的過程自動調整，使算法在初期能夠廣泛探索解空間，而在后期則加強局部搜索，以提高算法的收斂速度和解的精度。自適應學習因子則根據每個粒子搜索歷史的表現來動態調整其搜索步長，從而進一步提升搜索效率。

（3）在優化目標的設計上，除了傳統的成本最小化目標外，本文還加入了可再生能源利用率和系統穩定性的考量。具體而言，目標函數包括最小化系統的能源采購成本、最大化可再生能源的利用率，以及保持電網頻率和電壓的穩定性。通過加權求和的方式，將多個目標函數轉化為單一的綜合目標函數，從而便于使用粒子群優化算法進行求解。

（4）在調度過程中，考慮了系統的實時運行狀態。為了應對負荷波動、可再生能源發電的不確定性、設備故障等因素，本文提出了一種實時調度機制。該機制根據實時數據動態調整調度策略，以保證系統在復雜和不確定的運行條件下仍能夠達到最優的經濟性和穩定性。

（5）本文還引入了儲能設備的調度策略，確保系統能夠在可再生能源發電不足或負荷需求突增時，通過儲能設備的充放電來平衡電網負荷，從而提升系統的可靠性和靈活性。

3"實驗設計與分析

3.1"實驗過程

本文的實驗基于一個典型的分布式能源系統，包含光伏發電、風力發電和儲能設備。首先，實驗數據的獲取包括歷史負荷數據、可再生能源的發電曲線與儲能設備的充放電特性。這些數據由系統實際運行情況獲取，用于模型的驗證與調度優化。在實驗過程中，光伏、風力和儲能設備的運行狀態根據時段需求變化，并與電網連接，形成一個完整的分布式能源調度系統。

優化算法的實現基于粒子群優化，該算法輸入的是系統的歷史數據和實時數據，包括各單元的發電能力、負荷需求和儲能狀態。目標函數綜合考慮了最小化能源采購成本、最大化可再生能源的利用率與系統穩定性（電網頻率和電壓的波動控制）。為了進一步驗證所提算法的有效性，本文采用了三種常見的優化算法進行對比，分別為傳統的線性規劃（Linear"Programming，LP）、遺傳算法（Genetic"Algorithm，GA）和模擬退火算法（Simulated"Annealing，SA）。

在實驗過程中，算法的評估指標主要包括總能源采購成本、可再生能源利用率、系統穩定性（電網頻率波動幅度）和調度計算時間。為了全面評估模型的性能，實驗在不同負荷和不同天氣條件下進行了多次運行，分析不同算法在多種場景下的表現。

實驗過程中，首先對每種優化算法進行了獨立的測試，在同一組數據集上運行相同的優化目標，確保對比結果的公平性。每次實驗均運行50次，并取其平均值來減小實驗結果的隨機性。最終結果通過對比不同算法在經濟性、穩定性和時間效率方面的差異，得出各算法的優劣。

3.2"實驗結果

實驗結果如表1所示，展示了不同優化算法在各項評價指標上的表現。表格中列出了每種算法在三個評價維度下的具體數值，包括總能源采購成本、可再生能源利用率、系統穩定性以及算法計算時間。通過對比實驗結果，本文優化的粒子群優化（PSO）算法在多個維度上表現優于其他三種算法。

從表1可以看出，粒子群優化算法在總能源采購成本、可再生能源利用率和系統穩定性方面均表現出較為顯著的優勢。具體而言，PSO算法將總能源采購成本降低了約10%，并提高了可再生能源的利用率。此外，PSO算法在系統穩定性方面的表現也較為突出，其頻率波動幅度明顯低于其他三種算法，顯示出其在保持電網穩定性方面的良好效果。盡管PSO算法的計算時間較短，但其優化效果仍然優于遺傳算法和模擬退火算法，這表明PSO算法具有較高的計算效率和更好的優化能力。

通過實驗結果的分析，本文提出的粒子群優化算法在處理分布式能源系統的調度優化問題時，能夠在多個方面達到較為理想的平衡，特別是在提升可再生能源的利用效率和確保系統穩定性方面，展示了該算法的潛力和應用價值。

4"結論

隨著能源轉型的推進，分布式能源系統在新型電力系統中的應用愈加廣泛，如何高效地調度和優化這些分布式能源成為實現可持續發展的關鍵問題。本文針對分布式能源聚合優化調度問題，提出了一種基于粒子群優化算法的優化模型，并與線性規劃、遺傳算法和模擬退火算法進行了對比。實驗結果表明，PSO算法在降低能源采購成本、提高可再生能源利用率、保持電網穩定性方面表現出了優越的性能，同時具備較高的計算效率。通過對不同算法的對比分析，本文證明了PSO算法在處理多目標優化問題時，能夠有效地平衡系統的經濟性和穩定性，尤其在大規模、復雜的分布式能源系統中，PSO算法展現了其強大的優化能力。優化模型的成功應用不僅為分布式能源系統的調度提供了新的思路，也為未來電力系統的高效運行提供了理論支持和實踐依據。未來的研究可以進一步擴展該模型的應用范圍，考慮更復雜的電網結構、多種能源形式的協同調度，并結合更多的實時數據與預測技術，以提高系統的應對突發事件的能力和整體運行效率。

參考文獻

[1]孫改平.新型電力系統下考慮靈活性支撐的分布式能源聚合優化運行研究[D].上海：上海交通大學，2022.

[2]譚忠富，王冠然.新型電力系統下虛擬電廠技術應用與發展建議[J].華北電力大學學報（社會科學版），2023（4）：29-39.

[3]周娟.新型電力系統分布式能源智能化管理系統的研究與應用[J].科技與創新，2024（12）：185-187.

[4]徐立新，沈志鈞，劉明波，等.考慮配電網安全校核的分布式能源聚合商參與市場競標的雙層混合整數優化模型[J].電網技術，2021，45（11）：4395-4406.

[5]李博嵩.高滲透分布式能源聚合運行優化及競價策略研究[D].上海：上海交通大學，2019.