一种多尺度储能配置规划方法，该方法结合了改进的MMD-GAN技术来生成更加真实的风能-光伏场景

《Journal of Endodontics》：A multi-scale energy storage configuration planning method with improved MMD-GAN wind–photovoltaic scene generation

风光储协同优化规划方法研究：基于改进MMD-GAN的场景生成与双层市场清算机制

　　随着全球能源结构的快速转型，新能源（如风能和光伏发电）的广泛应用正对电力系统的灵活性调节能力提出更高要求。为了应对这一挑战，研究者们正在探索更加高效和经济的新能源与储能协同规划方法。本文提出了一种基于改进的MMD-GAN（最大均值差异生成对抗网络）的长短期风-光-储电站协同优化规划方法，旨在兼顾经济性和多尺度、多目标的协调性。该方法首先利用改进的MMD-GAN生成风能和太阳能的输出场景，通过添加月标签来准确描述电力输出特征，并采用边界划分聚类方法实现多场景的分配。接着，基于电力市场清算机制和不同储能系统的运行特性，构建了一个长短期时间尺度的两层优化模型。上层模型用于确定储能配置方案，下层模型则模拟储能的运行策略。通过上下层模型之间的信息交互，实现储能参数在生产模拟中的动态优化，从而得到经济最优的电力-容量配置方案。最后，通过甘肃某风-光-储电站的实际数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明，改进的MMD-GAN方法在Wasserstein距离上比传统方法减少了超过45%，显著提升了场景生成的准确性。同时，混合BES-HES（电池储能和氢能储能）配置方案较单一储能配置方案将风-光弃风弃光率降低了超过3.22%。基于波动LMP（节点边际电价）策略，该方法利用不同时期的价格差异扩大套利空间，实现经济优化。

新能源的大规模接入对电力系统的稳定性与灵活性提出了前所未有的挑战。风能和光伏发电具有较强的间歇性和不确定性，这使得电力系统在调度和运行过程中需要更加灵活的调节手段。在此背景下，储能系统作为提升系统灵活性的重要手段，正被广泛应用于新能源并网场景。然而，传统的储能配置方法往往难以满足新能源高比例接入带来的复杂需求。因此，有必要构建一种综合考虑多时间尺度、多目标和多能源类型的协同优化模型，以实现储能系统的最优配置和运行策略。

本文的研究重点在于构建一个基于改进MMD-GAN的风-光输出场景生成模型，并结合长短期储能协同运行策略，建立一个两层优化框架。该框架旨在通过市场机制的协调作用，实现新能源与储能系统的高效匹配。在市场清算过程中，发电方和负荷方分别提交电力供应和需求，调度中心则进行匹配。作为市场参与者，风-光-储电站需要优化其报价策略，并合理配置储能的容量和功率。因此，本文构建了一个两层优化模型，上层模型用于确定储能配置方案，下层模型则用于模拟储能的运行策略。通过上下层模型之间的信息交互，实现储能参数在生产模拟中的动态优化，从而得到经济最优的电力-容量配置方案。

在场景生成方面，本文采用了改进的MMD-GAN方法。该方法通过引入谱归一化和有界高斯核，提升了训练稳定性。通过对风-光输出数据进行FCM（模糊C均值）聚类，获取不同月份的新能源输出不确定性类型，从而为储能配置提供可靠的情景选择。此外，边界划分聚类方法被用于生成多场景，进一步提升了场景生成的准确性和多样性。相比传统方法，改进的MMD-GAN方法能够更好地捕捉高维数据的非线性特征，提高场景生成的 fidelity（保真度），为后续的储能规划提供更可靠的基础。

在储能协同运行策略方面，本文构建了一个基于波动LMP策略的长短期协同优化模型。该模型利用不同时间尺度的价格差异，扩大了套利空间，实现了经济优化。同时，该模型考虑了不同储能技术的特性，如BES（电池储能）和HES（氢能储能）的互补性。BES作为一种短时储能技术，具有快速响应和高效能量转换的特点，适用于短时的电力平衡。而HES作为一种长时储能技术，能够满足长时尺度的电力调节需求。通过将BES和HES进行组合配置，能够有效提升储能系统的整体性能，实现更高的经济收益和更低的弃风弃光率。

在多时间尺度协同优化方面，本文提出了一个基于市场清算机制的两层优化模型。该模型结合了风-光-储电站的多时间尺度运行需求，通过上下层模型的协同作用，实现储能配置方案的动态优化。上层模型负责确定储能配置的总体方案，下层模型则负责模拟储能的具体运行策略。通过数据在上下层模型之间的动态交互，能够更准确地评估不同储能配置方案的经济性和可行性。此外，该模型还考虑了多时间尺度的市场收益，通过量化不同时间尺度收益对储能配置的影响，进一步提升了投资收益和新能源消纳率。

在实验验证方面，本文使用了甘肃某风-光-储电站的实际运行数据，验证了所提方法的有效性。实验数据涵盖了2022年1月至12月的风-光-储电站输出情况，包括六座风电场和两座光伏电站，总装机容量为770 MW。通过对实验数据的分析，验证了改进的MMD-GAN方法在场景生成方面的优势，以及混合BES-HES配置方案在提升储能系统性能方面的有效性。此外，实验结果还表明，所提方法能够有效提升风-光-储电站的经济性和运行效率，为未来新能源与储能系统的协同规划提供理论支持和技术指导。

本文的主要贡献体现在三个方面。首先，通过引入谱归一化和有界高斯核，提升了MMD-GAN模型的训练稳定性，使其能够更准确地捕捉新能源输出的不确定性特征。其次，构建了一个基于波动LMP策略的长短期市场清算时间序列耦合框架，量化了不同时间尺度收益对储能配置的影响，显著提升了投资收益和新能源消纳率。最后，提出了一种基于并行堆叠的两层配置模型解耦方法，实现了多场景的并行生产模拟，降低了两层优化模型的计算复杂度，提高了规划效率。

在研究方法上，本文采用了改进的MMD-GAN模型进行风-光输出场景的生成。该模型通过引入月标签，提高了场景生成的准确性，并利用边界划分聚类方法实现了多场景的分配。同时，通过引入谱归一化和有界高斯核，提升了模型的训练稳定性，使其能够更有效地处理高维数据的非线性特征。这些改进使得MMD-GAN模型在场景生成方面具有更高的保真度和可靠性，为后续的储能配置提供了更精准的情景基础。

在储能协同运行策略方面，本文构建了一个基于波动LMP策略的长短期协同优化模型。该模型利用不同时间尺度的价格差异，扩大了套利空间，实现了经济优化。同时，该模型考虑了不同储能技术的特性，如BES和HES的互补性。BES作为一种短时储能技术，适用于短时的电力平衡，而HES作为一种长时储能技术，能够满足长时尺度的电力调节需求。通过将BES和HES进行组合配置，能够有效提升储能系统的整体性能，实现更高的经济收益和更低的弃风弃光率。

在多时间尺度协同优化方面，本文提出了一种基于并行堆叠的两层配置模型解耦方法。该方法实现了多场景的并行生产模拟，降低了两层优化模型的计算复杂度，提高了规划效率。通过数据在上下层模型之间的动态交互，能够更准确地评估不同储能配置方案的经济性和可行性。此外，该方法还考虑了多时间尺度的市场收益，通过量化不同时间尺度收益对储能配置的影响，进一步提升了投资收益和新能源消纳率。

本文的研究成果不仅为新能源与储能系统的协同规划提供了新的思路，也为未来电力系统的灵活性提升提供了理论支持和技术指导。通过改进的MMD-GAN模型和两层优化框架的结合，能够更高效地应对新能源高比例接入带来的复杂需求，实现储能系统的经济最优配置和运行策略。同时，实验结果表明，所提方法在场景生成和储能配置方面具有显著优势，能够有效提升风-光-储电站的运行效率和经济性。

未来的研究方向可以包括进一步优化场景生成模型，以适应更加复杂和多变的新能源输出特征。此外，可以探索更多类型的储能技术，如压缩空气储能、飞轮储能等，以提高储能系统的多样性和适应性。同时，可以进一步完善多时间尺度协同优化模型，以实现更精准的市场收益评估和储能配置方案的优化。此外，还可以考虑将所提方法应用于其他地区或国家的新能源与储能系统，以验证其普适性和适用性。

总之，本文的研究为新能源与储能系统的协同规划提供了新的方法和思路。通过改进的MMD-GAN模型和两层优化框架的结合，能够更高效地应对新能源高比例接入带来的复杂需求，实现储能系统的经济最优配置和运行策略。同时，实验结果表明，所提方法在场景生成和储能配置方面具有显著优势，能够有效提升风-光-储电站的运行效率和经济性。未来的研究可以进一步优化和扩展所提方法，以适应更加复杂和多变的新能源与储能系统需求，为电力系统的可持续发展提供更加坚实的支撑。