基于双层迭代随机鲁棒规划的工业微电网共享租赁储能优化方法

《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》：Enhanced Bi-Layer Iterative Stochastic Robust Planning Method for Shared Rental Energy Storage in Industrial Microgrids

　　

摘要：

在工业微电网中协同安装能量存储（ES）和光伏（PV）系统对于提高能源效率、抑制碳排放增长以及促进可持续经济发展具有不可替代的作用。然而，ES系统的高初始投资成本，加上PV本身的不确定性和波动性，限制了其大规模应用。为了解决这些挑战，本文提出了一种改进的双层迭代随机鲁棒规划方法，用于工业微电网中的共享租赁ES（SRES）。上层采用多目标概率IGDT方法来研究在PV不确定性背景下SRES的最佳容量和功率。下层提出了一种基于需求功率防御的分布式模型预测控制（DMPC）方法，用于管理从SRES租赁给工业微电网的电力。数值结果表明，与自建ES和共享ES相比，SRES分别实现了2.37%和2.42%的经济效益提升。该规划方法有效缓解了PV不确定性的影响，增强了需求功率防御能力，并显著提高了整体能源效率。