含虚拟储能系统与用户侧光伏系统的智能微电网中Trojan蓄电池储能系统容量优化配置

跟着房顶光伏（PV）浸透率的提高，选用危险躲避战略的电池储能体系（BESS）容量优化可维持体系稳定运转、最大化运营商净收益并避免高危险暴露。根据分时电价（TOU）机制，本文提出一种考虑虚拟储能体系（VESS）参加电表后端房顶光伏智能微电网的两阶段危险躲避型BESS容量优化办法。第一阶段建立了VESS与BESS的建模结构。对净负荷场景进行分类与降维处理，为BESS容量规划供给根底数据，并经过解构光伏发电量与用电负荷来分析居民用电行为特征。第二阶段在考虑光伏与负荷不确认性导致的净负荷动摇危险前提下，以运营商净收益最大化为方针确认BESS最优容量。智能微电网中的最优动力资源调度战略是经过满足多种束缚条件制定的，其间VESS被应用于依据用户需求参加各类需求呼应计划。模仿结果标明，所提办法完成了运营商与居民的双赢，且经过比照试验验证了该办法的有用性和优越性。敏感性分析标明，具有危险躲避的最优BESS容量受分时电价、读档与光伏发电改动以及危险躲避程度的影响。
跟着全球可持续发展进程的推动，到2024年末全球太阳能光伏(PV)装机容量到达1865吉瓦，其间2024年新增装机容量达创纪录的451.9吉瓦(IRENA, 2025)。虽然公用事业规划光伏体系占据较高比重，但小规划光伏体系的重要性不容忽视。在澳大利亚部分市郊，许多住户已装置太阳能光伏板体系(Cleaner Energy Regulator)。依据国家动力局报告显示，到2024年年中，户用光伏装机容量已达约132吉瓦(National Energy Administration, 2024)。跟着小规划光伏发电高浸透率（Kharrazi等，2020）给配电网运营商带来的反向潮流和电能质量等新应战，装置电池储能体系（BESS）成为有用解决方案（Lai等，2017），因其对维持未来电力网络稳定运转具有关键效果。然而，鉴于BESS高昂的出资本钱以及光伏发电与Load（读档）的不确认性，在危险考量下确认最优BESS容量成为出资者面临的核心问题。
已有很多研讨讨论了住所应用场景下电池储能体系（BESS）的容量优化问题。Zhou等（2018）提出了双层优化模型来协同优化光伏体系和BESS容量，研讨标明在分时电价（TOU）机制下两者应配套装置。根据此研讨，(Mulleriyawage and Shen, 2020)进一步优化了住所BESS容量，在考虑运转束缚的一起，将出资本钱与运营费用纳入年度总本钱最小化方针。为提高经济可行性，(Mulleriyawage and Shen, 2021)在BESS容量优化中引进了需求侧管理战略。Stelt等(van der Stelt et al., 2018)比较了户用与社区规划电池储能体系(BESS)，发现两者的经济可行性首要取决于单位出资本钱。其他研讨(Shaw et al.; Li, 2019; Rodrigues et al., 2020)指出，虽然在当前澳大利亚商场价格体系下这一优势往往需求很多补助支撑(Mulleriyawage and Shen, 2020)，但社区规划BESS比户用体系能完成更高的本钱节省。社区BESS还被应用于分时电价(TOU)机制下的光伏电量搬运与负荷管理(Parra et al.研讨标明，容量装备应保证满足的峰值放电才能（Li et al., 2017）。Li等人（Li, 2019）开发了一种根据遗传算法的光伏-电池储能体系容量装备办法，该办法明显下降了年度本钱，但未考虑电池放电深度及资金时间价值。Rodrigues等人（Rodrigues et al., 2020）分析了点对点动力同享网络中的电池储能体系所有权结构，以评价其对容量装备战略的影响。另有研讨（Terlouw et al., 2019a, 2019b）讨论了如何最小化体系运转本钱与二氧化碳排放量问题。2排放，评价不同电池技能和所有权形式下的经济与环境绩效。Atia等人（Atia和Yamada，2016）研讨了住所微电网中装备电池储能体系的混合可再生动力体系，重点重视本钱最小化及需求呼应所起的效果。总体而言，文献标明年本钱和净现值是首要优化方针，受定价机制、所有权形式、需求呼应及减排等因素影响。
与此一起，当前社区规划研讨中电池储能体系（BESS）的商业模型往往界定含糊，导致所有权、本钱分摊与利益分配存在不确认性。这种不清晰性或许引发利益相关方之间的胶葛，例如运营商或许优先考虑套利收益，而居民则等待下降本钱与获得牢靠服务。为避免此类冲突，必须建立一种能平衡各方利益的透明商业模型，且在优化BESS容量时需对此进行清晰认义。虽然光伏发电与负荷的不确认性在预测（Alipour等人，2020）、调度（Qiu等人，2020）和动力管理（Wang等人，2018a）领域已得到广泛研讨，但在BESS容量规划中却鲜有重视。然而，这些不确认性会明显影响净收益的动摇性，而这正是出资者决议计划是否出资BESS项目的关键因素。终究，出资者旨在将净收益最大化，一起将危险控制在可接受范围内。
此外，在智能电网时代，住所需求呼应日益被视为代替贵重电网晋级的有用方案(Davarzani等, 2021)。为体现这一点，电池储能体系(BESS)容量规划办法应纳入需求呼应考量，因其能明显改动净读档曲线。(Mulleriyawage和Shen, 2021)与(Atia和Yamada, 2016)提出的相似办法标明，整合需求呼应可下降动力本钱、搬运负荷需求，并提高BESS的经济可行性。值得注意的是，因为空调和热泵等可控负荷具有季节性特征，大都需求呼应项目无法全年施行。鉴于住所需求中空调负荷占比较大——极点天气下常迫使电网进行晋级(Waseem等, 2020)——研讨者经过聚合空调设备构建虚拟储能体系(VESS)参加需求呼应，既下降用能本钱又完成削峰方针(Xie等, 2021)。
此外，大都住所房顶光伏体系（功率低于10千瓦）装置在电表后端（BTM），因而体系运营商无法直接观测（Li等，2019），仅能获得净负荷数据。这使得分析用电需求与光伏发电特性变得困难，然后阻碍了有用需求呼应方案的设计。因而，必须将净负荷分化为光伏发电量与用电需求两部分。现有研讨已讨论该问题：Wang等提出根据BTM光伏容量估算的战略（Wang等，2018b），但该办法依赖物理光伏模型。Li等（2019）引进数据驱动办法，需部分光伏计量数据并假设其特性与BTM光伏相似。为下降出资本钱并维护用户隐私，本文根据前期研讨（Pan等，2020、2022a、2022b），选用气象数据与净负荷数据相结合的净负荷分化办法。（接前文）2018b），但其依赖于物理光伏模型。Li等（2019）提出的数据驱动办法需求部分光伏计量数据，并假设其特性与BTM光伏相似。为下降出资本钱并维护用户隐私，本文在既有研讨根底上（Pan等，2020、2022a、2022b），选用气象数据与净负荷数据相结合的净负荷分化办法。
为填补上述研讨空白，本文提出了一种考虑无性向储能体系参加需求呼应及高比例户用光伏浸透的智能微电网两阶段电池储能体系容量优化装备办法，该办法具有危险躲避特性。本文的立异性贡献可概括如下：

• (1)
  选用无监督数据驱动办法对净读档进行分化，以分析居民用电行为特征，进而为电池储能体系容量优化供给数据根底。
• (2)
  根据多年历史数据生成多种典型场景，区分无性向储能体系参加不同需求呼应项目的场景与其他场景，以完成具有危险躲避特性的电池储能体系精确容量装备。
• (3)
  根据均值-方差马克维茨理论，开发了具有危险躲避特性的两阶段电池储能体系容量优化办法，以最大化运营商的净收益。在智能微电网中完成了光伏、电池储能体系及无性向储能体系等动力资源的最优调度。
• (4)
  经过比照试验验证了所提办法的有用性和优越性。该办法可为电池储能体系运营商核算预期净利润与净利润改动危险，而概率化净利润分析使运营商可以全面把握出资盈利性。
• (5)
  经过电价、光伏占比、负荷占比、虚拟储能体系参加度及危险躲避程度的敏感性分析，揭示了影响蓄电池储能体系最优容量的首要因素。