《International Transactions on Electrical Energy Systems》：Optimization Control Strategy for Green Power With CESS in Distributed PV Distribution Network Considering Demand Response
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针对分布式光伏（PV）大规模接入配电网所引起的源荷不匹配与弃光问题，本文提出一种考虑集中式储能系统（CESS）与需求响应协同的光伏消纳优化控制策略。为实现供能与需求两侧的协调调控，建立了多目标优化模型，以最小化综合运行成本为目标，该成本包括购电成本、弃光成本、
针对分布式光伏（PV）大规模接入配电网所引起的源荷不匹配与弃光问题，本文提出一种考虑集中式储能系统（CESS）与需求响应协同的光伏消纳优化控制策略。为实现供能与需求两侧的协调调控，建立了多目标优化模型，以最小化综合运行成本为目标，该成本包括购电成本、弃光成本、CESS运行维护成本以及日负荷峰谷差调度成本。在此基础上，引入分时电价机制，建立分段线性负荷转移率模型，以量化用户的动态用电行为并优化峰谷负荷分配。所提模型采用粒子群优化算法（PSO）求解。算例结果表明，与仅考虑CESS的场景相比，协同策略使弃光量降低12.34%，购电量降低10.0%，总运行成本降低8.37%，在提升光伏消纳水平与配电网经济性方面表现出良好性能。
**研究背景与问题**
在"双碳"战略与可持续发展目标的驱动下，电力系统正加速向清洁化、低碳化与智能化方向转型。随着分布式光伏（PV）在配电网中的快速发展和规模化接入，配电网运行面临源荷不匹配、负荷不确定性高以及弃光率偏高等挑战。与此同时，用户侧用电行为日趋复杂，供需关系愈发动态化，传统电网调控手段难以应对多源接入与源荷失衡带来的运行压力。
储能系统（ESS）作为解决上述问题的关键技术，可通过与负荷的协调有效降低弃光并减少系统运行成本。ESS按应用场景与并网方式主要分为集中式储能系统（CESS）和分布式储能系统（DESS）两类。常用的"单用户单储能"配置与运行模式存在成本高、安装空间受限、难以统一调度等问题。在负荷侧部署CESS为多个用户提供服务，可使用户无需自建储能即可享受储能服务，在促进用户服务、发挥储能效益和降低投资成本方面展现出较大潜力。需求响应机制可基于负荷需求特性优化配电网系统的利用效率与效益成本，在电力市场化背景下，需求响应常与价格信号结合以引导用户用电行为。然而，仅通过需求响应和价格机制优化配电网，仍不足以应对负荷需求与可再生能源出力特性所引起的源荷不匹配，而ESS具有灵活控制能量输入输出的特性，可在不同时间尺度上响应调度指令。综合考虑，在高比例光伏场景下，CESS与需求响应的协同调控对提升光伏消纳、增强源荷匹配和降低系统运行成本具有重要应用价值。对于以居民用户为主、具有价格响应型负荷特征的配电网场景，将CESS的集中调度能力与需求响应的负荷调节能力相结合，制定面向实际运行问题的协同优化策略，仍具有工程实践意义。基于此，本文提出一种考虑CESS与需求响应协同运行的光伏消纳优化控制策略，旨在解决高渗透分布式光伏接入配电网所引起的消纳与源荷匹配问题。在供能侧，利用CESS的集中接入与统一调度能力吸收盈余光伏功率并实现跨时段能量转移；在需求侧，引入基于分时电价的需求响应机制引导用户负荷在不同时段间转移，从而改善源荷匹配与配电网经济性。
**关键技术方法**
研究人员选取实际光伏配电网为研究对象，系统分布式光伏总装机容量达600 kW，调度周期为24 h、时间分辨率为1 h。建立了包含购电成本、弃光惩罚成本、峰谷差调度成本和CESS运行维护成本的多目标优化模型，采用粒子群优化算法（PSO）求解，种群规模100、最大迭代次数100、最大惯性权重0.9、最小惯性权重0.4。需求侧基于分时电价构建了分段线性负荷转移率响应模型，将电价差与负荷转移率关系划分为"死区""线性区""饱和区"三个响应区域。峰谷、峰平和谷平转移率分别设为4.5%、2.2%和0.8%。分时电价时段划分参照山东省2024年11月22日发布的《关于进一步优化工商业分时电价政策的通知》，谷时段（0:00–7:00）电价0.305元/kWh，峰时段（18:00–22:00）电价0.569元/kWh，平时段（7:00–17:00、22:00–24:00）电价0.400元/kWh。CESS参数为：充放电效率均为0.90，最大充放电功率均为100 kW，最大储能量1000 kWh，放电深度90%，最大循环寿命20000次。弃光单位惩罚成本设为0.5元/kWh，单位峰谷差调度成本设为0.4元/kWh，CESS单位运维系数设为0.005元/kWh。设计了四种典型运行场景进行对比分析：场景1为无CESS且无需求响应的基准场景；场景2为仅接入CESS；场景3为仅考虑需求响应；场景4为同时考虑CESS与需求响应。此外，对负荷转移率和CESS最大充放电功率两个关键参数进行了敏感性分析。
**研究结果**
**4.1 考虑CESS的配电网光伏消纳优化控制策略**
通过将CESS纳入分析，探究其对典型配电网光伏消纳能力的影响。CESS在日运行中呈现典型的"削峰填谷"特征：8:00–16:00光伏高出力时段，CESS进入充电模式吸收盈余光伏电量，剩余容量在16:00达到日峰值62.78%；16:00–23:00负荷逐渐增大而光伏出力快速下降，CESS切换至放电模式支撑负荷需求，剩余容量逐渐下降至23:00附近预设最低安全值0 MWh时停止放电。无CESS时系统仅能通过负荷消纳光伏，日间高峰发电时段弃光量达1369.20 kWh，弃光率高达32.7%；配置CESS后，盈余电量存入CESS，弃光量降至671.70 kWh，消纳率从67.31%提升至83.96%。配置CESS后光伏消纳量增加697.5 kWh，弃光量和从电网购电量分别减少697.5 kWh和564.98 kWh，系统单周期总运行成本从1930.15元降至1355.41元，节约成本574.74元。结果表明配置CESS可有效提升光伏消纳水平，但受充放电功率约束难以完全消除弃光问题，且对用户日负荷峰谷差无调节作用。
**4.2 考虑需求响应的配电网光伏消纳优化控制策略**
采用分时电价策略后，分时电价机制促进用电负荷向光伏发电高峰时段转移，光伏消纳量从2818.80 kWh增至2842.11 kWh。然而，由于分时电价策略下峰时段电价较高，用户购电成本增加59.73元，总成本仅降低9.61元，降幅不足5%。因此，研究人员考虑同时实施CESS配置与需求响应策略以进一步降低成本和优化光伏消纳效果。
**4.3 考虑CESS与需求响应的光伏消纳优化控制策略**
**4.3.1 场景划分**
为评估CESS与需求响应策略对光伏消纳能力的提升效果，设计了四种典型场景进行对比研究，以场景1为基准场景。场景4中CESS考虑需求响应后，在8:00–16:00光伏盈余时段吸收更多光伏，SOC增至68.14%，减少了弃光。
**4.3.2 四种场景调度结果分析**
与场景1相比，场景2配置CESS后光伏消纳率从67.31%提升至83.96%，弃光量从1369.20 kWh降至671.70 kWh，单周期运行成本从1930.15元降至1355.41元，节约成本574.74元，但峰谷差仍然较大。与场景1和场景3相比，配电网采用分时电价策略并考虑用户需求响应后，光伏消纳率从67.31%提升至67.86%，弃光量从1369.20 kWh降至1345.90 kWh，单周期运行成本从1930.15元降至1920.54元，节约成本9.61元，用户日负荷峰谷差从193.50 kW降至162.65 kW。与场景1相比，场景4同时考虑CESS与用户需求响应后，光伏消纳率从67.31%提升至85.94%，弃光量从1369.20 kWh降至588.80 kWh，用户购电成本从1161.84元降至875.59元，降低24.64%，单周期运行成本从1930.15元降至1241.90元，降低35.66%，节约成本688.25元，日负荷峰谷差从193.50 kW降至162.65 kW。与场景2相比，在CESS基础上进一步引入需求响应后，光伏消纳率从83.96%提升至85.94%，弃光量从671.70 kWh降至588.80 kWh，降低12.34%；从电网购电量从2339.62 kWh降至2103.90 kWh，降低10.0%；尽管CESS日运维成本增加8.56%，总运行成本从1355.41元降至1241.90元，降低8.37%；日峰谷差降低30.85 kW。四种场景对比表明，同时考虑CESS与需求响应策略可显著优化系统运行性能，在提升光伏消纳效率、抑制弃光的同时平滑用户负荷峰谷波动，降低系统运行成本，促进分布式光伏的就地高效利用，实现系统经济性的协同提升。
**4.3.3 关键参数敏感性分析**
以场景4为基准，选取负荷转移率和CESS最大充放电功率两个关键参数进行敏感性分析。负荷转移率变化±20%时，光伏消纳量和总运行成本变化幅度较小，总体趋势不变，表明协同策略在负荷转移率适度变化下保持相对稳定的光伏消纳与经济性能。CESS最大充放电功率变化±20%时，系统对CESS最大充放电功率较为敏感：功率降低20%时，光伏消纳量从3599.25 kWh降至3465.70 kWh，弃光量从588.75 kWh增至722.31 kWh，总运行成本从1241.90元增至1367.64元，增加10.12%；功率增加20%时，光伏消纳量增至3719.25 kWh，弃光量降至468.75 kWh，总运行成本降至1127.21元，降低9.24%。随着功率上限增加，边际效益呈递减趋势。总体而言，系统受负荷转移率变化影响较小，而对CESS最大充放电功率更为敏感。
**讨论与结论**
本文针对光伏大规模接入配电网所引起的源荷不匹配与弃光问题，提出了一种考虑CESS与需求响应协同的光伏消纳优化控制策略。通过引入CESS调度与分时电价下的用户负荷转移模型，建立了以提升光伏消纳和降低运行成本为目标的优化模型，并在四种典型场景下进行了对比分析。主要结论如下：（1）CESS可显著提升光伏消纳水平并降低系统运行成本。算例结果表明，仅配置CESS时，光伏消纳率从67.31%提升至83.96%，弃光量减少50.9%，系统总成本降低29.7%。然而，由于CESS主要执行能量转移与盈余光伏消纳功能，其对降低日峰谷负荷差的效果有限。（2）需求响应可优化用户负荷曲线并降低日峰谷负荷差。在分时电价下，峰谷负荷差从193.50 kW降至162.65 kW，表明需求响应在改善负荷曲线方面有效。然而，单独使用时，其对光伏消纳和运行成本降低的改善效果有限。（3）CESS与需求响应的协同运行实现最佳综合性能。与原场景相比，光伏消纳率提升至85.94%，弃光量降至588.80 kWh，系统运行成本降低35.66%，峰谷负荷差保持在162.65 kW。与仅配置CESS的场景相比，协同策略进一步使弃光量降低12.34%，购电量降低10.0%，总运行成本降低8.37%。结果表明，所提出的考虑CESS与需求响应的协同优化策略为高分布式光伏渗透配电网的优化运行提供了工程可应用的参考。尽管本文验证了CESS与需求响应协同策略在提升光伏消纳和降低运行成本方面的有效性，但仍存在一定局限性。当前研究主要基于单母线配电网和预测数据，尚未充分考虑网络拓扑与实际运行不确定性的影响。未来研究将聚焦以下方向：（1）将所提模型扩展至多节点配电网，进一步考虑网络拓扑、线路潮流与CESS接入位置，并在多节点配电网场景下进一步验证所提策略；（2）引入随机或鲁棒优化方法以考虑光伏出力波动等不确定性；（3）进一步考虑不同区域和用户群体的行为差异，引入用户满意度约束与响应不确定性建模。
