分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现）

👨‍🎓个人主页

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

💥1 概述

摘要：光伏发电的随机性和间歇性导致资源利用率低，储能具备控制灵活、响应快速的特性，是当前解决光伏并网和提高消纳的有效手段之一。目前，高昂投资成本是制约储能推广应用的关键，文中从成本角度出发研究了分布式光伏系统中储能的优化配置方法。首先，以分布式储能系统的投资和运行成本为目标，同时考虑储能接入位置、配置容量、荷电状态和电网运行状态等为约束条件建立双层优化模型;然后，介绍优化模型求解方法，外层采用遗传算法优化储能配置位置、功率和容量，内层采用粒子群算法结合MATPOWER潮流计算工具优化储能日内运行策略;最后，在Matlab软件中采用IEEE9节点系统验证了优化配置方法的可行性和有效性。

关键词：

分布式光伏;分布式储能;优化配置;遗传算法;粒子群算法;

随着化石能源危机与环境污染问题日益严重，建设清洁低碳、安全高效的能源体系已是未来发展

的必然趋势，太阳能资源作为一种清洁可再生能源目前已广泛应用于分布式光伏发电系统［1］。光伏发电的随机性和间歇性导致输出功率波动较大，为电网的安全稳定运行带来严重挑战。同时随着需求侧负荷峰谷差增加，负荷尖峰时刻供电问题更加凸显，单纯的增加发电机备用容量不仅投资费用昂贵而且设备资源利用率低。储能具有功率快速控制、能量灵活吞吐的特性，是当前解决光伏并网和消纳的有效手段之一[2］。目前储能投资费用是制约其推广应用的关键，因此研究储能的优化配置对于提高光伏消纳、电网稳定和系统经济效益都具有重要意义。

目前，国内外许多学者对此课题进行了广泛研究，储能优化配置方法主要有差额补充法、波动平抑

分析法和经济性评估法。1) 差额补偿法: 文献［3］介绍了在光伏－储能系统中利用光伏发电系统的最小日发电量与其在雨雪等极端天气下的发电量差额作为储能的配置容量; 文献［4］根据风速概率密度计算风电场输出功率期望值作为风电场平均功率水平，用实际输出功率和该平均功率的差额确定储能的补偿容量，可实现风电场的定功率输出，但储能容量相对要大一些。2) 波动平抑分析法: 文献［5］介绍了一种基于平滑控制的超级电容与电池混合储能系统的能量管理方法; 文献［

6］提出了一种用于控制微电网联络线功率输出的储能系统容量优化方法; 文献［7］通过 BESS 所需补偿特定频段来确定其功率容量，但补偿频段的选取仅限于 0．01 ～ 1 Hz 之间，适应性不强，且没有给出储能系统容量确定方法。3) 经济评估法: 文献［8］介绍了储能配置在光伏发电侧从减小脱网考核、限电考核和功率控制子站投运率考核等几方面衡量储能的经济效益; 文献［

9］以并网分布式光伏储能系统作为研究对象，配置储能后系统运行最小电力花费为目标; 文献［

10 － 11］针对储能系统利用分时电价峰谷价差套利、参与辅助服务、替代备用电源等，建立了系统收益目标函数，使配置储能后系统收益最大。

编辑

分布式光伏储能系统的双层优化配置方法研究

一、双层优化方法的核心概念与适用性

1. 定义与特点
   双层优化（Bilevel Optimization, BO）由Stackelberg于1934年提出，包含上层（领导者）和下层（跟随者）两个层次，具有层次性、独立性、冲突性等特点。其核心在于：上层决策变量影响下层目标函数，而下层的最优解又反作用于上层决策。例如，在能源系统中，上层可能规划储能容量和位置，下层则优化运行策略以实现成本最小化。
   
2. 数学建模与求解方法

• 转换方法：对复杂的非线性问题，常用KKT条件将双层模型转化为单层优化问题。例如，在热电联产系统中，通过KKT条件将双层模型转换为单层线性规划问题，显著提高求解效率。
• 算法选择：上层离散变量（如储能选址）适合遗传算法或粒子群算法，下层连续优化问题可采用CPLEX等求解器。

二、分布式光伏储能系统的优化目标与挑战

1. 系统组成与核心目标 系统由光伏组件、逆变器、储能设备（如锂离子电池）、监控系统构成。优化目标包括：

• 经济性：最小化投资与运行成本（如年总成本4225万元/年案例）；
• 稳定性：平抑电压波动、降低网损（如通过储能峰谷套利策略减少充放电费用）；
• 环保性：提升可再生能源消纳率，减少碳排放（如风光水火储多能互补模型）。

2. 现有方法的局限性

• 单层模型：难以协调多目标（如经济性与可靠性），且维度爆炸问题突出；
• 静态配置：忽略动态因素（如环境温度对燃气轮机效率的影响）；
• 算法收敛性：传统启发式算法易陷入局部最优（如灰狼算法后期收敛慢）。

三、双层优化模型的构建与求解

1. 模型框架设计

• 上层模型：以储能容量、选址和功率为变量，目标函数包含购电成本、网络损耗和投资成本。例如，在IEEE 33节点系统中，采用粒子群算法优化储能配置。
• 下层模型：以运行成本最小化为目标，结合潮流计算（如MATPOWER工具）或混合整数规划（MILP）确定最优调度策略。

2. 典型算法实现

• 遗传-粒子群混合算法：外层遗传算法编码储能参数，内层粒子群优化运行成本，通过迭代反馈实现全局最优。
• 改进灰狼优化（IGWO） ：引入Cauchy突变算子，解决传统算法局部最优问题，综合成本降低15.6%。
• 双层分解法：将规划与运行解耦，如区域综合能源系统中，上层优化设备配置，下层计算可靠性和运营成本。

四、实际应用案例与效果分析

1. 案例1：IEEE 9节点系统优化配置
   采用双层模型后，4号与9号节点配置4 MW/4 MWh储能，年成本降至4225万元，储能通过低电价时段充电（00:00-08:00）和高电价时段放电（08:00-11:00）实现套利，同时降低网损和无功费用。
   
2. 案例2：风光水储多能互补系统
   上层优化容量配置，下层调度火电机组，净负荷波动减少28.7%，清洁能源消纳率提升。通过KKT条件转换模型，求解时间缩短30%。
   
3. 案例3：微电网混合储能配置
   基于IGWO算法，综合成本降低18.8%，且蓄电池充放电频率减少，寿命延长15%。
   

五、未来研究方向

1. 多时间尺度优化：结合日内调度与中长期规划，应对光照和负荷的时序波动。
2. 不确定性建模：引入鲁棒优化或随机规划，处理风光出力预测误差。
3. 多能源耦合：扩展至电-热-氢综合系统，提升能源利用效率（如电热混合储能模型）。
4. 智能算法融合：结合深度学习预测与强化学习动态决策，提升实时响应能力。

六、总结

双层优化通过分层决策机制，有效解决了分布式光伏储能系统中多目标、多约束的复杂问题。典型案例表明，其在经济性、稳定性和环保性方面均显著优于传统单层模型。未来需进一步结合动态环境与智能算法，推动系统向高效、自适应方向发展。

📚2 运行结果

编辑

编辑

编辑

编辑

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]彭伟,郑连清,郑天文.分布式光伏储能系统的优化配置方法[J].四川电力技术,2022,45(01