智能配电网储能系统的设计与实现

摘 要：随着能源结构的转变和智能电网技术的快速发展，储能系统在智能配电网中作用日益显著。本文提出一种智能配电网储能系统设计方案。该方案结合先进电池管理系统、能量转换技术和智能控制策略，其目的是提高配电网的供电可靠性和电能质量。采用锂离子电池作为主要储能元件，利用双向变流器与电网进行能量交互。储能系统控制策略基于实时电价、负荷预测以及电网状态等多源信息，可实现峰谷调节、需求响应以及紧急备用电源等多重功能。该系统能够进行远程监控和智能调度，便于运营管理和维护。试验结果表明，该方法可以有效地平衡电网负荷，提高电网的稳定性，为智能配电网储能技术应用提供了新思路。

关键词：智能配电网；储能系统；电池管理；能量转换；控制策略

中图分类号：TM 76" " " " " " " " 文献标志码：A

随着全球能源结构的转变，采用智能电网技术已成为电力行业发展的主要趋势[1]。在这个背景下，储能系统作为智能配电网的重要组成部分，其设计与应用对提升电网稳定性、优化能源分配以及提高电能质量具有重要作用。随着锂离子电池技术的不断发展，储能系统能够更加高效地储存与放出电能，为电网峰谷调节提供有力的技术支持[2-3]。同时，利用先进能量转换技术，采用智能控制策略，储能系统根据电网实际需求快速响应，使电网负荷平衡并进行优化[4-5]。此外，集成远程监控与智能调度功能提升了储能系统的管理效率。本文研究智能配电网储能系统的设计理念与实现方法，为智能电网进一步发展提供参考。对储能系统关键技术与创新点进行详细阐述，为相关领域的研究人员和实践者提供有价值的理论与实践指导，推动智能电网技术的进步与革新。

1 配电网与储能系统模型

1.1 智能配电网储能系统

智能配电网储能系统是电力系统中的重要组成部分，其集成了先进的储能技术（例如电池储能、飞轮储能等）对电能进行存储与释放。当电力需求低谷时该系统能够储存多余的电能，当需求高峰时释放，有效平衡电网供需关系，提高电网的稳定性和可靠性[6-7]。同时，智能配电网储能系统提高了电网对可再生能源的接纳能力，促进绿色能源的大规模应用，减少对传统化石能源的依赖，智能配电网储能系统如图1所示。

1.2 配电网运行模型

配电网的稳定性是衡量其性能的关键，节点电压的波动性是一个核心指标。为更精确地了解分布式电源接入配电网后对电压的具体影响，须使用电压偏移指标，该指标有助于量化评估电压的变动情况。定义电压偏移的平均程度Ulev，利用特定的计算模型得到这个指标，能够反映配电网在一个完整运行周期内的电压稳定性。Ulev能够直观地了解分布式电源接入对配电网电压波动的具体影响，为配电网的优化和运行提供有力的数据支持。量化评估能够更好地理解配电网的运行状态，为后续的改进和升级提供科学的依据。引入电压偏移指标，为配电网稳定性提升提供新的方法。计算模型如公式（1）所示。

（1）

式中：Ulev为电压偏移的平均程度；T为计算周期统计时长；N为负荷节点数；Ui，（t）为在v时段节点i的相电压；Ui*为在t时刻的交流电压；ΔUi，max为第i个节点所允许的最大电压偏差值。

线损率是评估配电网系统运行状况的一个非常重要的指标。当大量的分布式电源（DG）接入配电网时，可能会导致功率反向流动，增加系统的有功网损，提高线损率。为了精确地衡量这种影响造成的损失，引入配电网线损率。该指标可以直观地说明DG接入后配电网的损耗情况，有助于优化配电网的运行策略。降低线损率不仅能提升能源利用效率，还能有效减少能源浪费，使配电网运行过程更环保，成本更低。定义配电网线损率指标，如公式（2）所示。

（2）

式中：ploss，ij，（t）为节点i与节点j之间线路中电网的线损率；Iij，（t）为在t时刻节点i与节点j之间线路中电流的有效值；Rij为线路 ij的等效电阻；Pij，（t）、Qij，（t）分别为线路ij在t时刻的有功负荷和无功负荷；Ui，（t） 为在v时刻节点i的相电压；prloss 为在t时刻该系统网络的线损率；M为总支路数，即电路中所有分支的数量。

1.3 储能系统配置模型

储能系统配置模型是优化能源利用的重要手段。该模型综合考虑了能源需求、电价波动以及可再生能源产出等多种因素，可以合理制定储能设备最佳充放电策略。其不仅能提高电力系统的稳定性，当电价低时还能储存电能，当电价高时释放电能，降低成本。该模型能够配合可再生能源使用，当风力或太阳能发电过剩时，将多余电能储存起来，当发电量不足时释放储存的电能，以平衡供需。

1.3.1 目标函数

储能系统配置最小化成本目标函数如公式（3）所示。

MinimizeCtotal

Ctotal=Cinv+Coamp;m-Bsav" " " "（3）

式中：Ctotal为储能系统的总成本；Cinv为储能系统的投资成本，与储能容量Estorage和充/放电电功率Pcharge/discharge 有统计学意义；Coamp;m为储能系统的运行和维护成本；Bsav 为使用储能系统而节省的成本。

1.3.2 约束条件

约束条件如下。

储能容量约束：0≤储能容量Estorage≤储能的最大值Emax。​

充放电功率约束：充/放电功率的最小值Pmin≤充/放电电功率Pcharge/discharge≤充/放电功率的最大值Pmax。

能量平衡约束：储能系统在充放电过程中的能量变化必须符合物理定律，满足实际运行条件。

配电网运行模型在电力系统中起到重要的作用，其可以保证电力从发电站稳定、高效地传输至用户端。为了进一步提升配电网的性能和适应性，引入智能配电网储能系统。将储能系统与配电网运行模型结合，可以更加灵活、高效地对电能进行管理。当电力需求处于低谷时，储能系统能够储存多余的电能，当需求处于高峰时释放，有效平衡供需关系，提高电网的稳定性和可靠性。储能系统还能提升配电网对可再生能源的接纳能力，促进绿色能源的大规模应用。

2 智能配电网储能系统控制策略

多目标海洋捕食者算法与智能配电网储能系统的结合为现代电力系统的优化提供了新的解决方案。该设计融合了先进的算法与储能技术，其目的是提高电网的稳定性与效率。多目标海洋捕食者算法具有独特的寻优机制，能够在复杂的解空间中迅速找到最优解，满足储能系统对充放电策略、成本控制以及效率最大化的多重需求。在智能配电网中，储能系统十分重要，其不仅能平衡电网负荷，还能在紧急情况下提供备用电源。引入多目标海洋捕食者算法，储能系统能够更智能地进行充放电管理，根据电价波动、用户需求以及可再生能源的产出情况实时调整储能策略。设定海洋捕食者算法的参数并进行优化，保证其能够在多目标环境中高效运作。将算法与储能系统的控制逻辑结合，不断地迭代与优化，找到储能系统在经济效益与运行效率之间的最佳平衡点。

从标准MPA算法的3个阶段可以看出，在初期其收敛速度相对较慢，在后期会迅速收敛。在局部搜索方面该算法的性能较强。然而，其步长公式中大量使用随机数，导致在寻优过程中存在一定的盲目性。当求解多目标函数优化问题时，MPA算法的种群间缺乏信息交流，不能保证解的多样性。为改进基础MPA算法，降低猎物随机生成的频率，提高前期的收敛速度。这次调整的目的是减少算法的盲目性，并增强种群间的信息交流，保证在求解多目标函数优化问题的过程中获得更多样化的解，如公式（4）所示。

（4）

式中：stepd i为此刻猎物的位置；Br为基于标准正态分布随机数的布朗运动随机生成策略；xid为捕食者的当前位置；pid为此刻猎物的位置；Le为莱维飞行的随机生成策略。这些参数共同构成算法的核心部分，其作用是模拟捕食者与猎物的动态关系。

在三维目标优化问题中，一种常见的策略是将每一维目标都等分为3份，参考点分布如图2所示。在规范化超平面方面，采用这样的划分方式能够生成10个分布均匀的参考点。在临界层环境选择阶段，参考点广泛且均匀分布能够引导所选种群在真实的Pareto面上完成有效分布，因此对优化过程来说十分重要。本文提出的多目标海洋捕食者算法（Multi Target Ocean Predator Algorithm，MTOPA）能够全面探索Pareto最优解集。MTOPA算法不仅提高了优化效率，还增强了其在复杂多目标优化问题中的适用性和鲁棒性。

3 试验与结果分析

在试验部分，本文验证了多目标海洋捕食者算法与智能配电网储能系统结合的有效性与性能。试验构建1个包括多种能源和储能装置的智能配电网模型，利用多目标海洋捕食者算法优化储能系统的充放电策略以及容量配置。利用算法迭代找到了在经济成本、系统效率和供电可靠性等多个目标之间的最佳平衡点。根据各种情景规划所得数据，综合评价指标值、储能规划方案和配电网运行结果见表1。同时，为了直观展示配电网在不同场景中的运行状态，笔者制作了各个场景系统节点的电压幅值图（如图3所示）。

由图3可知，在24 h内配电网节点电压的变化情况以及4个情景中电压降呈现随时间的变化趋势。具体来说，情景一的电压降初始值为1.02 V，在12 h～24 h阶段逐渐下降，但是整体仍保持在较高水平。情景二的初始电压降为1.01 V，略低于情景一，其下降速率与情景一相近，但是整体曲线更平缓。情景三的电压降起始值为1.00 V，随时间推移呈现先缓后快的下降趋势。在前期，电压降变化不大，但是进入后半段后，下降趋势明显加速。情景四的电压降起始值为0.99 V，并随时间呈现持续稳定下降趋势。整体来看，4个情景的电压降随时间均呈现下降趋势，但是各自具有不同的特点和速率。这些变化反映了在不同条件下电力系统的稳定性和供电质量。对这些数据进行分析，可以更深入地了解电力系统的运行状况，为未来电力规划和管理提供有益的参考。

为进一步验证算法在求解储能运行周期内充放电功率的合理性以及储能接入对配电网系统中新能源消纳情况的影响，本文分析了储能电池的充放电功率与其荷电状态（SOC）之间的关系。储能电池在一个完整运行周期内的充放电功率变化以及对应的SOC状态曲线如图4所示。由图4可知，采用本文算法进行优化，储能电池的充放电功率呈现为动态平衡的状态。当新能源发电量高于系统负荷时，储能电池会进行充电，以储存多余的电能；当新能源发电量不足时，储能电池会进行放电，以补充系统的电能需求。采用这种动态的充放电策略不仅可以保证电力系统稳定运行，还提高了新能源的利用率。在充电过程中，SOC逐渐上升，说明电池正在有效地储存电能；在放电过程中，SOC逐渐下降，但是始终保持在安全范围内，避免了电池的过充或过放情况。这种合理的SOC管理策略不仅延长了储能电池的使用寿命，还保障电力系统安全、稳定运行。

4 结论

本文将先进的电池技术与能量转换以及控制策略相结合，提升电网供电可靠性和电能质量。锂离子电池是储能元件，其性能优异，为配电网提供稳定的能源支持。试验结果表明，该系统在平衡电网负荷、提高稳定性以及节约成本方面表现突出，验证了设计的有效性。系统能够进行远程监控与智能调度，储能系统管理与运营效率显著提升。本文不仅为配电网储能技术的应用提供新的视角，还为智能电网的未来发展奠定了坚实基础。随着技术进步，成本降低，智能配电网储能系统能够应用于更广泛的领域，为电力系统更加智能、高效做出更大贡献。

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