在负载和市场不确定性条件下，对配电网中电池储能进行基于循环特性的优化

《Journal of Energy Storage》：Cycle-aware optimization of battery storage in distribution networks under load and market uncertainty

可再生能源并网的电池储能系统优化框架研究，提出多阶段混合整数线性规划模型，整合循环退化建模与场景化随机调度，验证IEEE-33和61节点配电网，动态平衡经济收益与资产寿命，考虑市场波动和电网约束。

　　随着全球能源格局的快速演变，可再生能源在电力系统中的渗透率持续上升，这使得传统电网的运行模式面临前所未有的挑战。可再生能源发电，如风能、太阳能和水能，因其不可调度性、有限的惯性响应以及对气象条件的高度依赖，给电网的稳定性、可靠性以及经济性带来了显著压力。为应对这些挑战，电池储能系统（Battery Energy Storage Systems, BESS）逐渐成为提升电网灵活性和可再生能源整合能力的关键技术。然而，BESS的大规模部署仍然受到初始投资成本高以及如何准确确定其最佳容量和运行策略的制约。因此，建立一个既具备技术严谨性又兼顾经济合理性的优化框架，成为当前研究的重点。

在电力系统中，BESS不仅能够支持可再生能源的稳定接入，还能够在多个层面发挥重要作用，包括但不限于价格套利、削峰填谷、减少能量损失、提供备用容量、负荷平衡、输电延迟、缓解输电拥堵、电压调节、无功功率补偿、设备保护、可靠性提升以及黑启动能力等。这些功能的实现依赖于BESS的合理配置与调度，而这一过程的核心在于如何在不同时间尺度上协调储能系统的运行策略，使其既能满足短期经济目标，又能保障长期资产价值。鉴于此，本文提出了一种多阶段混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）框架，旨在将BESS的运行与生命周期管理结合起来，从而实现对电网运行成本和储能资产寿命的联合优化。

该研究的核心在于构建一个能够有效反映电池退化行为的模型，并将其嵌入到基于场景的随机调度结构中。通过引入基于循环次数的退化模型，该框架能够准确量化BESS在不同运行模式下的容量损耗，从而在调度过程中充分考虑电池健康状态对经济性和技术性的双重影响。此外，为了应对电力市场和可再生能源出力的不确定性，研究采用了概率场景生成与缩减方法，使优化模型能够在多种可能的运行条件下保持鲁棒性。这种基于场景的建模方式不仅提高了模型对市场波动和资源变化的适应能力，也为电网运营商提供了更具前瞻性的决策支持。

在模型验证方面，本文首先在IEEE-33节点测试馈线上进行了初步测试。该馈线使用了来自区域配电系统运营商的高分辨率负荷数据、同地区大型光伏电站的每小时发电数据以及土耳其能源交易所（EP?A?）官方验证的每小时市场价格序列。这些数据为模型提供了真实的运行环境，确保了其在复杂电网条件下的适用性。随后，研究团队利用相同的输入数据，将该框架应用于一个实际的中压配电馈线，该馈线包含61个节点，具有多个侧支线路和分布式的负荷与光伏发电点。通过在多种运行条件和参数变化下进行广泛的敏感性分析，研究进一步验证了该模型在实际应用中的稳定性和适应性。此外，模型还引入了后模拟技术损失评估机制，以确保优化策略在物理层面的可行性，从而避免理论上的最优解与实际电网运行之间的脱节。

本研究的创新之处在于其对电池退化机制的深度整合，以及对不确定性因素的系统性建模。目前，许多关于BESS优化的研究主要集中在短期调度或收益最大化方面，而忽视了电池寿命和退化成本对长期投资决策的影响。相比之下，本文提出的多阶段MILP框架不仅考虑了电网运行的实时性，还通过将退化模型嵌入到优化过程中，实现了对储能系统生命周期的全面评估。这一方法使得电网运营商能够在制定储能投资和运行策略时，充分权衡短期经济收益与长期资产维护之间的关系，从而确保储能系统的高效利用和可持续发展。

从技术角度来看，该框架能够有效处理电网中由于可再生能源波动、负荷变化和市场价格波动所带来的不确定性。通过引入基于场景的随机规划方法，模型能够在不同可能的运行条件下生成最优的调度方案，从而增强其对市场和资源变化的适应能力。同时，该框架还考虑了电网中的物理约束，如有功功率平衡、电阻损耗和电压限制，确保优化结果不仅在经济上可行，而且在技术上可实现。这种对电网物理特性的全面考虑，使得模型能够更真实地反映实际运行环境，为储能系统的规划和调度提供更为可靠的决策依据。

从经济角度来看，该框架通过联合优化运行成本和资产寿命，为电网运营商提供了更为全面的经济分析工具。传统的储能优化模型往往只关注短期运行成本，而忽略了电池退化所带来的长期投资成本。本文提出的模型则通过将退化成本纳入优化目标，使运营商能够在投资决策中全面考虑储能系统的全生命周期成本，从而避免因过度依赖短期收益而造成的资产贬值和运营风险。此外，模型还能够通过动态调整储能的充放电策略，实现对市场价格波动的有效应对，进一步提升储能系统的经济价值。

从应用角度来看，该框架不仅适用于理论研究，还具有广泛的工程实践意义。通过在实际配电馈线上进行测试，研究团队验证了该模型在真实电网环境中的适用性。这表明，该框架不仅能够在实验室条件下模拟复杂的电网运行情况，还能够直接应用于实际电网的规划和运行中。此外，模型的多阶段特性使其能够适应不同时间尺度的优化需求，从短期的实时调度到长期的资产投资规划，均能提供有效的支持。这种灵活性使得该框架能够满足不同规模和复杂度的电网系统对储能优化的需求。

从方法论角度来看，该研究为未来储能优化提供了新的思路。传统的储能优化模型往往采用静态或简化的退化模型，而本文通过引入基于循环次数的退化模型，使得模型能够更准确地反映电池在实际运行中的损耗情况。这种动态退化模型的引入，不仅提高了模型的精度，也为储能系统的长期运行提供了更为科学的评估依据。此外，该框架还结合了多种不确定性因素，如负荷波动、可再生能源出力不确定性和市场价格波动，使得优化结果更加贴近实际运行条件，从而增强了模型的鲁棒性和实用性。

从政策角度来看，该研究的成果对推动可再生能源的广泛整合具有重要意义。随着全球范围内对碳中和目标的推进，可再生能源的比重将不断提高，而储能系统的优化配置将成为实现这一目标的关键环节。本文提出的多阶段MILP框架不仅能够帮助电网运营商更有效地管理储能资产，还能够为政策制定者提供科学的决策支持，以促进储能技术的规模化应用和可再生能源的高效利用。此外，该框架所采用的基于场景的随机规划方法，也为未来电网规划和运行提供了新的分析工具，有助于构建更加灵活、可靠和经济的电力系统。

综上所述，本文提出的多阶段MILP框架在多个方面实现了创新，为BESS的优化配置和运行提供了更为全面和科学的解决方案。该框架不仅能够有效应对可再生能源整合带来的复杂性，还能够通过动态考虑电池退化和不确定性因素，为电网运营商和政策制定者提供可靠的决策支持。在未来的应用中，该框架有望成为推动高可再生能源渗透率电网发展的重要工具，为实现更加清洁、高效和可持续的电力系统提供坚实的技术基础。