SL-DSVDD：基于尺度学习的深度支持向量数据描述网络，用于电动汽车电池异常检测

《Journal of Energy Storage》：SL-DSVDD: Scale learning based deep support vector data description network for EV battery anomaly detection

电池能量存储（BES）在减少电网拥堵中的应用及控制策略权衡研究。通过BESEM方法整合电网与BES模型，分析自耗能最大化（SCM）、电费最小化（ECM）及DSO主动控制（DO）策略对电池性能（自耗能、利润、循环次数）和电网影响（峰值负荷/ generation、拥堵小时数）的贸易-offs。案例研究表明：DO策略可降低峰值功率4.4%，但牺牲电池收益15%-27%；被动限流策略在特定场景下效果接近主动控制；需平衡电池主收益与电网效益，政策设计应考虑多目标优化。

　　随着全球范围内对减少温室气体排放的重视，各国纷纷推行电气化政策。这一趋势在居民区尤为显著，因为电气化不仅意味着更多家庭采用电力驱动的设备，还可能显著增加电力供应和需求的总量。然而，这种增长可能会导致电网拥堵问题加剧，而电网的强化速度往往跟不上需求增长的步伐。电池储能（Battery Energy Storage, BES）作为一种可能的解决方案，被寄予厚望，因为它能够通过管理局部电力流动来缓解电网拥堵，从而延缓电网的强化需求。然而，BES的实际效果在很大程度上取决于其控制策略，而这些策略可能会带来电池性能与电网影响之间的权衡。

电池控制策略主要分为两种类型：被动控制和主动控制。被动控制通常是指通过限制电池充放电功率来实现目标，而主动控制则意味着配电系统运营商（Distribution System Operator, DSO）可以在特定情况下干预电池的正常运行，以达到电网管理的目的。这两种控制方式在实际应用中各有优劣，且对电池性能和电网影响的具体表现也有所不同。因此，如何选择最合适的控制策略，以在满足电池所有者利益的同时有效缓解电网拥堵，成为了一个关键问题。

为了探讨这一问题，研究团队开发了一种称为电池储能评估方法（Battery Energy Storage Evaluation Method, BESEM）的工具。该方法结合了电网模型和电池储能模型，模拟这两个系统之间的相互作用。通过这种综合模型，研究人员可以评估不同控制策略对电池性能和电网影响的具体效果。在本研究中，BESEM被应用于一个案例研究，分析了不同控制策略在实际场景中的表现。案例研究聚焦于荷兰的一个农村村庄，该村庄拥有较高的太阳能光伏（Photovoltaic, PV）系统安装率。通过在该地区部署九个家庭电池，研究人员测试了多种控制策略对电池性能和电网影响的相对效果。

研究结果显示，被动控制策略在某些情况下与主动控制策略一样有效，特别是在降低电网拥堵方面。例如，当电池充放电功率被限制在一定范围内时，其对电网的积极影响与主动控制相当。这表明，电池控制策略的选择不能仅基于其对电池所有者收益的影响，还应考虑其对电网的潜在贡献。此外，研究还发现，使用电池来缓解电网拥堵可能会降低电池所有者的直接收益，但可能带来其他间接的益处，如减少对电网的依赖，提升能源独立性等。

被动控制策略虽然对电池所有者的收益影响较小，但其实施相对简单，不需要复杂的通信基础设施，因此在实际操作中更具可行性。相比之下，主动控制策略虽然能更有效地管理电网拥堵，但需要更完善的系统支持，包括可靠的数据传输和网络安全措施。这些技术挑战使得主动控制策略的推广受到一定限制，尤其是在当前欧洲的法规环境下，DSO直接控制电池的行为尚未被广泛允许。

案例研究还探讨了不同控制策略对电网关键性能指标（Key Performance Indicators, KPIs）的影响，包括电网峰值负荷、电网峰值发电、电网拥堵小时数等。研究发现，被动控制策略在降低电网峰值负荷和发电方面表现出一定的效果，而主动控制策略则在更广泛的场景中展现了其潜力。这些结果表明，不同控制策略的效果并非一成不变，而是受到多种因素的影响，包括电池容量、市场电价波动、负荷和发电的规模变化等。

此外，研究还进行了敏感性分析，评估了不同输入参数对KPIs的影响。分析结果显示，负荷和发电的规模变化对大多数KPIs具有显著影响，而电网拥堵阈值的变化则可能间接影响电网的拥堵情况。这一发现强调了在设计和实施电池控制策略时，需要充分考虑实际运营条件的变化，以及如何通过政策和技术手段来优化这些策略的效果。

总体而言，这项研究揭示了电池控制策略在实际应用中可能面临的复杂权衡。电池所有者通常更关注其自身的收益，而DSO则更关注电网的稳定性和可靠性。因此，如何在两者之间找到平衡点，成为推动电池储能技术广泛应用的关键。研究还建议，未来应进一步探索更复杂的控制策略，如将家庭电池用于电网平衡市场，以及设计更合理的激励机制，以促进电池所有者和DSO之间的合作。

研究团队还指出，随着技术的进步和政策的完善，电池储能技术在未来的能源转型中将扮演更加重要的角色。然而，目前仍需进一步研究其在不同场景下的具体表现，以及如何通过政策和技术手段来优化其应用效果。例如，可以考虑引入基于容量的合同或分时电价，以激励电池所有者采用更有利于电网的控制策略。同时，研究还建议，应加强对电池储能系统的社会接受度调查，以确保其在实际推广过程中能够获得广泛支持。

在未来的能源系统中，电池储能的广泛应用将需要一个更加协调的框架，使得电池所有者和DSO能够在共同目标下合作。这种合作不仅需要技术上的支持，还需要政策上的引导和激励。通过综合考虑电池性能和电网影响，研究为政策制定者和相关行业提供了有价值的参考，帮助他们更好地理解和利用电池储能技术。此外，研究还强调了需要对电池储能技术的长期影响进行深入研究，以确保其在推动能源转型的同时，不会对电网造成负面影响。

综上所述，电池储能技术在应对电网拥堵方面具有巨大的潜力，但其实际效果依赖于控制策略的选择。研究通过BESEM方法，为评估和优化这些策略提供了一个系统的框架。这不仅有助于理解电池控制策略的复杂性，也为未来的研究和政策制定提供了重要的方向。随着电气化进程的加快，如何有效利用电池储能技术，将成为实现可持续能源未来的关键环节之一。