基于蝗虫优化算法的工业区企业共享储能分配探析

丁文青

（焦作市解放区城乡建设服务中心， 河南 焦作 454150）

0 引言

随着电力应用技术的进步与各类新型电力需求的发展，共享储能在电力领域得到了广泛应用，为促进电力市场发展提供了有效支持，可以缓解储能投资大以及运维过程复杂的问题[1-2]。通过设置共享储能系统可以充分汇聚大量分散储能设施，显著增强规模效应，实现边际成本大幅下降，能够为企业提供更优质的电网电能服务[3-4]。

许多学者进行了相关方面的研究。郝木凯等[5]根据共享储能原理来设计系统调度控制方案，以达到最低日运维费用作为优化目标，综合分析初期投资额、设备寿命、峰谷差价、日常运维费和电池放电程度的影响，验证了该模式可以获得比常规模式更低的成本。王仕俊等[6]则设计了一种通过社区综合能源系统实现的基础架构。同时，设置了光伏出力和热电联产系统，开发了共享储能模式，可以实现企业成本的分摊功能。本文在前人研究的基础上，开展基于蝗虫优化算法的工业区企业共享储能分配研究。

1 工业区企业共享储能分配策略

本文构建了效益函数来评价企业用能满意度，并在计算利润过程中加入了效益函数的影响[7-8]。根据以上要求，针对工业区企业每日用电情况，构建了费用成本最低的仿真模型，使工业区企业n达到最低每日花费Cuser，n[9-10]。

式中：bn为个体企业n需支付实际费用；CE，n为个体企业n计算用能满意度的函数表达式。

工业区中个体企业费用和工业区团体支出一致，表达式如下：

式中：Call为工业区企业每日应支付的实际费用；N为工业区企业数；Cgrid（t）为t时企业通过企业缴费的总支出；CMG（t）为t时企业获取企业电力辅助服务对应的费用。

2 蝗虫优化算法

蝗虫优化算法（GrasshopperOptimizationAlgorithm，GOA）为参考蝗虫群运动和觅食过程形成的个体作用力规律进行设计的数学模型。各个蝗虫可以产生排斥作用来协助元素勘探过程，从而保证在全局范围内进行检索。同时，蝗虫还可以通过相互吸引作用，使蝗虫在靠近最优解的区域完成搜索过程，实现局部检索功能。

对模型进行求解的算法流程如图1 所示，具体步骤如下：

图1 算法流程

步骤1：群落位置参数初始化，为检索舒适区设置控制参数c与最大迭代次数Y。同时，将迭代数设定为0。

步骤2：建立目标函数，由此构成适应度值，结合实际约束参数开展控制。

步骤3：对所有蝗虫个体进行适应度计算。

步骤4：对蝗虫位置进行更新得到下一代位置参数。

步骤5：对位置权重系数与经过改造处理的检索范围控制参数c按照非线性状态进行递减，由此完成系数的更新。

步骤6：结合透镜成像反向模型获得反向解。

步骤7：计算经过迭代处理的新蝗虫适应度，再对种群进行更新。

步骤8：判断是否迭代至上限次数。当处于上限次数时，则输出此时最优解。如果还没有到达上限次数，则继续开展下一步计算。

步骤9：跳转到第3 步。

3 算例分析

3.1 基本数据

为了对共享储能的实际效益进行测试，以河北某工业能源系统作为测试对象，并开展仿真分析。本文选择MATLAB 开展算例仿真，同时，利用本文设计的蝗虫优化算法实施求解计算，设定以下算法参数，种群数量为30，比例系数k为10 000，最大迭代数为500，对算例开展25 次独立计算，再从上述计算结果中选择最优解。

夏季典型日负荷以及光伏出力结果如图2 所示，A 类与B 类企业分别对应71.1 kW 与81.5 kW 的最大负荷功率，同时达到了54.3 kW 的最高光伏出力功率。

图2 工业区负荷数据

工业区中其他各项参数如表1 所示，按照以上方法对共享储能效果开展验证。

表1 工业区中各项参数

3.2 算例分析

3.2.1 共享储能支出

为所有工业区企业配备了光伏系统，这些企业都存在储能需求，各企业每日费用情况如表2 所示。其中，场景1 企业未参与联盟计划，场景2 企业则参与了联盟计划，每个团体中共包含6 个企业单元。

表2 各企业每日费用 单位：元

跟未参与联盟计划的情况相比，设置共享储能计划后，企业群体日支出降低了3 805 元。因此，可以通过共享储能的方式来减小总成本，获得额外收益。设置共享储能的企业个体支出都出现了较大程度降低，相对单独行动模式，可以实现更高利益。为工业区企业个体提供了使用共享储能策略的极大支持，有助于快速推广共享储能市场。

3.2.2 共享储能需求

分别根据各企业的日用电量情况设置了是否存在共享储能的情况，各企业日充电需求如表3 所示。场景1 属于未设置联盟计划的情况，场景2 属于设置联盟计划的情况。相对未设置联盟计划，设置联盟计划的企业群体需求减少约22%。因此，可以通过设置共享储能来减小总体需求，获得额外利益。没有设置共享储能计划的情况下，获得了815 kW 的弃光功率。当设置共享储能计划后，则减小到了26.8 kW。由此可见，设置共享储能计划的情况可以使弃光亮减少，实现光伏消纳量的显著提升，有效减少储能需求。

表3 各企业日充电需求 单位：kW

3.2.3 不同服务费用

对工业区企业支付服务费额度将直接影响到企业对服务购买意愿。对工业区企业，通过共享储能获得的利益受服务费的影响，不同价格下的选择结果存在明显差异。同时，服务费也对工业区企业收益存在显著影响。对工业区内企业受服务费影响的情况进行分析，通过控制服务费用，使其介于0～1.0 元/（kW·h）之间，企业群体应支付费用如图3 所示。

图3 企业群体所支付实际费用变化

由图3 可知，设置较低服务费时，合作博弈的共享储能策略下需支付费用跟服务费之间呈现线性变化规律。逐渐提升工业区企业服务费后，二者转变成了非线性变化的特点，且斜率持续降低。在运营规划中，如果企业进一步提升服务费，则会造成工业区企业通过降低购买储能服务方式来确保支出不会发生更大幅度的增长。

4 结论

本文开展基于蝗虫优化算法的工业区企业共享储能分配分析，取得如下有益结果：

1）跟未参与联盟计划的情况相比，设置共享储能计划后，企业群体日支出降低了3 805 元。通过共享储能的方式来减小总成本，可获得额外收益。

2）相对未设置联盟计划，设置联盟计划的企业群体需求减少约22%。通过设置共享储能来减小总体需求，可获得额外利益。

3）设置较低服务费时，合作博弈共享储能策略下需支付费用跟服务费之间呈现线性变化。逐渐提升工业区企业服务费后，通过降低购买储能服务方式来确保支出不会发生大幅增长。