在电力市场波动性变化的情况下，并网蓄电池系统的自适应最优运行

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《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Adaptive optimal operation of grid-connected battery systems under varying electricity market volatility

【字体：大中小】 时间：2025年10月11日 来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT 10.9

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　　储能系统在价格套利中的自适应优化策略研究摘要：本研究提出了一种基于市场波动和电池状态的动态优化策略，通过多目标优化平衡短期收益与长期电池寿命。针对低（瑞典SE3）和高（罗马）两种价格波动场景，实验显示高波动场景下年利润提升80%（€43,500/MWh vs. €24,500/MWh），NPV增长50%（€415,500 vs. €279,000），回本周期缩短35%（3.7年 vs. 5.6年），电池寿命仍保持9.6-11.3年。策略动态调整日充电/放电频次（1-2次/日）、时长（1-10h）和时段，有效利用价格波动差值。

　　电池储能系统在市场驱动的应用中正变得越来越重要，例如价格套利。然而，这些系统的长期盈利性和耐用性在很大程度上取决于如何安排其运行。传统的静态或基于规则的策略往往无法充分捕捉电力市场波动带来的机会。因此，需要采用适应性方法，以最优的方式应对电力价格的波动，同时平衡短期盈利与长期电池健康。本研究提出了一种新颖的条件响应优化策略，用于评估不同电力市场波动水平如何影响最佳运行决策、技术性能和经济结果。该策略根据市场条件和电池内部状态动态调整每日充放电频率、持续时间和时间安排。优化目标是识别充放电收益与退化相关成本之间的最佳平衡，同时采用先进的电池模型，以捕捉与条件相关的性能和退化。为了测试适应性，该策略被应用于两个对比的市场场景，分别代表低价格波动和高价格波动。

研究结果显示，在高波动性场景下，该策略相比低波动性情况，使年度利润增加了80%（每安装兆瓦时43,500欧元 vs. 24,500欧元），净现值提高了50%（415,500欧元 vs. 279,000欧元），并缩短了回收期35%（3.7年 vs. 5.6年），同时仍能维持近十年的运行。这些发现表明，适应性、市场感知的调度显著提高了盈利能力，在稳定市场中倾向于注重寿命的运行，而在波动市场中则倾向于以收入为导向的循环。

本研究提供了动态、条件响应策略在不同市场条件下的实际见解，为开发更具盈利性、韧性和可持续性的能源存储系统提供了指导。

随着全球对可持续电力系统的关注增加，电力系统正在经历快速转型，这主要得益于可变可再生能源（如风能和太阳能）的大规模集成。然而，这一转型也带来了诸多挑战，包括可再生能源发电的间歇性、供需不平衡、电力价格波动以及对灵活、快速响应资源的需求增加，以维持电网稳定和确保市场效率。大规模电网级电池储能系统，特别是基于锂离子（Li-ion）技术的系统，已被视为解决这些挑战的有前景方案。根据国际能源署（IEA）的净零情景，到2030年，全球电池存储容量预计将增长35倍，达到近970吉瓦（GW），凸显了它们在未来电力系统中的关键作用。在这些应用中，价格套利——即在低价时购买电力并在高价时出售——因其在市场驱动的收入生成方面的潜力而受到特别关注。然而，尽管价格套利在技术上是可行的，其经济可行性却在不同地理和应用场景中受到经济、技术和操作因素的制约。

本研究回顾了现有文献中关于电池存储在价格套利中的经济可行性的关键见解。例如，Bradbury等人分析了14种能源存储技术在价格套利中的内部收益率（IRR），并报告了Li-ion电池在七个美国电力市场中呈现负IRR值，表明在当前条件下价格套利并不盈利。在德国市场，Metz和Saraiva通过敏感性分析得出，价格波动需要增加约七倍才能使套利变得盈利。Campana等人则利用蒙特卡洛框架评估了Li-ion电池在南非、斯德哥尔摩和罗马的商业建筑中的峰谷套利、套利和光伏自用情况，并发现净现值（NPV）始终为负。Komorowska等人比较了氢储能和Li-ion电池在两种日-ahead调度场景下的表现，发现尽管Li-ion系统在技术上可行，但经济上不可行，除非资本成本降低约75%。Shcherbakova等人利用Hotelling方法评估了韩国电力市场，结果显示套利收入不足以产生正回报。Lin和Wu在分析中国电力市场时也得出了类似的结论，即在当前成本结构下，套利在经济上不可行。Pe?aranda等人在哥伦比亚市场评估了电网级电池存储，并报告了负的NPV值，这进一步强调了在新兴经济体中套利的有限可行性。

大多数现有研究依赖静态或基于规则的调度策略，这些策略未能充分利用波动电力市场的机会。例如，Komorowska等人、Komorowska和Olczak、Berg等人、Mustafa等人以及Dufo-López均假设充放电在固定时间进行，仅偶尔调整以适应季节或工作日与周末的变化。虽然这些方法易于实施，但它们可能无法在波动的电力市场中充分利用最佳价格差异，因为这些差异可能出现在最初计划的时间之外。

为了克服这一限制，一些研究探索了更灵活的策略，这些策略根据动态电力价格条件调整充放电时间。例如，Shcherbakova和Pe?aranda分别假设在历史日最低和最高价格期间进行操作，而Komorowska等人也研究了这种场景与固定调度方法。尽管这些方法比纯静态计划更具响应性，但在实时价格波动较大的情况下，它们的有效性可能受到限制，因为价格轨迹可能显著偏离历史模式。

此外，一些研究引入了更先进的技术来评估其策略。例如，Telaretti等人和Shabani等人应用了移动平均滤波方法来平滑价格信号，并确定在特定动态价格条件下最大化每日利润的充放电时间。Telaretti等人还采用了穷举搜索策略，通过评估所有可能的每日最高和最低价格组合，选择具有最大价格差的组合以在特定价格场景下最大化每日收入。尽管这些方法在增强调度灵活性和展示收入改善方面优于静态策略，但它们未能在分析的市场条件下收回初始投资成本。

另一个重要的局限性是假设固定充放电持续时间，这通常以恒定的充放电速率（C-rate）表示。例如，Komorowska等人、Dufo-López和Telaretti等人在他们的分析中都依赖于恒定的充放电速率。这种假设限制了电池对突发价格飙升和短暂套利窗口的灵活性。Pe?aranda等人展示了增加C-rate能够实现更快的充放电，从而使电池更有效地应对快速市场波动，并减少在不利时期暴露的风险。这突显了在套利策略中纳入可变循环持续时间的重要性，以增强在波动市场条件下的收入捕捉能力。

此外，大多数套利策略假设每天只进行一次充放电循环。然而，允许每天进行多次循环可能提高策略的灵活性，使系统能够在同一天内捕捉多个显著的价格差异。这种策略可以适应市场波动性，使电池在多个价格低谷和高峰之间快速切换，从而最大化收入。

总体而言，依赖静态操作假设限制了价格套利在动态定价条件下的有效性，并最终限制了潜在收入。

为了填补这一研究空白，本研究提出了一个全新的条件响应优化策略，该策略根据电力市场信号和内部电池动态来安排电池使用。通过结合日-ahead电力价格和实时电池状态信息，优化框架动态调整每日充放电特征，以在最大化收入的同时最小化退化相关成本，从而确保长期性能和可靠性。关键优化变量包括每日充放电循环次数、充放电开始时间以及每个循环的持续时间和功率。这一方法建立了电池级操作决策与系统级性能目标之间的强关联，支持盈利性和电池寿命的双重目标。

在低波动性场景中，该策略倾向于延长电池寿命，通过限制循环频率和强度，减少对电池的应力。在高波动性场景中，策略则转向更加积极的模式，通过更频繁的循环捕捉多个价格高峰，以提高短期收入。这种灵活性使系统能够在不同市场条件下优化其运行方式，从而实现更高效的资源利用和更高的经济回报。

本研究还提供了优化策略在不同市场条件下的具体实施细节，包括在运行过程中如何根据市场信号和电池状态动态调整充放电特征。该策略通过考虑每日充放电循环次数、充放电开始时间和持续时间，实现了对充放电行为的精细控制。通过这种方式，系统能够灵活地适应市场变化，同时平衡短期收入和长期电池健康。研究结果表明，该策略在高波动性市场中显著提升了盈利性，同时保持了近十年的运行时间，这表明适应性、市场感知的调度策略在提高电网级电池储能系统的经济可行性方面具有重要作用。

在实际应用中，电网级电池储能系统需要考虑电网容量、拥堵和稳定性等因素对充放电功率的限制。然而，即使在这些限制下，该框架仍然能够在允许的范围内运行，保持相同的优化逻辑，但可能降低收入，特别是在高波动性市场中，短时间内的价格飙升提供了重要的套利机会。为了在严格的电网限制下维持类似的盈利性，可能需要更大的电池容量。

本研究的优化策略还包括对电池退化因素的综合考虑，这在许多现有研究中往往被忽略或仅在调度决策之后进行评估。通过将退化模型与优化过程相结合，该策略能够动态调整充放电行为，以减少退化相关成本，从而提高系统的长期经济可行性。这种综合考虑电池性能和退化特性的方法，使系统能够在不同市场条件下做出更加精确和可持续的运行决策。

此外，本研究还评估了优化策略在不同市场波动水平下的性能，这为理解电力价格动态如何影响最佳运行决策和电池存储系统的长期技术和经济结果提供了关键见解。通过比较不同市场条件下的经济指标，如年度利润、净现值（NPV）、投资回报率（ROI）和回收期（PBP），研究展示了适应性调度策略在提升电网级电池储能系统经济表现方面的潜力。

总之，本研究强调了将市场感知、适应性调度嵌入能源存储运行框架的重要性。研究结果为系统运营商、投资者和政策制定者提供了实用见解，帮助他们根据不同的价格环境定制存储策略，从而支持更具盈利性、韧性和可持续性的能源系统的发展。

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