文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《负荷高密度地区中计及灵活性不足风险的储能优化配置》

这个标题涉及到在负荷高密度地区（可能是指电力需求较大或人口密集的区域）中，考虑到灵活性不足的风险，进行储能系统的优化配置。

1. 负荷高密度地区： 指电力需求较大或者人口密集的地区，通常需要更大的能源供应和更高的电力负载。

2. 灵活性不足风险： 意味着在这个地区，能源系统可能面临不足以应对需求波动或变化的挑战。这种不足可能是指电力系统无法迅速调整以适应快速变化的负荷需求。

3. 储能优化配置： 意味着通过使用储能技术，比如电池、抽水蓄能等，来优化能源系统的配置。这包括确定合适的储能容量、位置和运营策略，以最大程度地提高系统的灵活性和响应能力。

因此，整个标题表明在人口密集、电力需求高的地区，研究者或能源规划者正在考虑如何配置储能系统，以应对可能存在的灵活性不足风险。这可能涉及到使用先进的优化方法来确定最佳的储能容量、位置和运营策略，以确保能源系统在面对负荷波动时能够保持可靠和高效。这对于提高电力系统的韧性、降低对传统能源的依赖性以及推动可再生能源的集成都可能具有重要意义。

摘要：负荷高密度地区现有的输电通道有限且系统内灵活性电源的占比较低，应对源端可再生能源及荷端负荷需求随机性波动的调节能力不足。储能系统(energy storage system， ESS)作为一种高效的灵活性资源，具有响应的快速性和功率双向转化的优点，可以为电力系统提供灵活性支撑，本文基于双层规划模型建立了提升负荷高密度地区整体和局部灵活性的储能优化配置方法，上层模型对储能配置方案做出战略决策，下层模型基于场景分析法，对典型日场景进行运行模拟，使用CVaR量化灵活性不足风险成本，模型充分地考虑了电力供需平衡、新能源消纳以及网架结构的支撑作用，通过添加关联约束将双层模型转化为单层模型。最后通过MATLAB平台调用商用软件包GUROBI完成混合整数规划优化，求解得到最优配置方案。在某实际系统负荷高密度地区中验证了配置方法的有效性。

这段摘要描述了一个关于在负荷高密度地区优化储能系统配置以提升整体和局部灵活性的研究。以下是对摘要的详细解读：

1. 问题描述： 文中指出在负荷高密度地区，现有的输电通道有限且系统内灵活性电源占比较低。这可能导致电力系统难以有效调节源端可再生能源和荷端负荷需求的随机性波动。

2. 储能系统作为灵活性资源： 引入储能系统（Energy Storage System，ESS）作为解决方案，因为储能系统具有快速响应和功率双向转化的特点，可以为电力系统提供灵活性支撑。

3. 建模方法：

   • 使用双层规划模型：上层模型负责制定储能配置方案的战略决策。
   • 下层模型采用场景分析法，对典型日场景进行运行模拟。
   • 使用CVaR（条件价值-at-Risk）来量化灵活性不足的风险成本。

4. 考虑因素：

   • 充分考虑电力供需平衡、新能源消纳以及网架结构的支撑作用。
   • 通过添加关联约束将双层模型转化为单层模型，简化求解问题。

5. 优化过程： 使用MATLAB平台调用商用软件包GUROBI进行混合整数规划优化，以求解得到最优的储能系统配置方案。

6. 验证有效性： 在某实际系统的负荷高密度地区进行了验证，证明了提出的储能优化配置方法的有效性。

总体而言，这项研究旨在通过合理配置储能系统，提高电力系统对可再生能源和负荷波动的适应能力，特别关注负荷高密度地区的需求和挑战。

关键词:可再生能源; 整体和局部灵活性;双层规划;储能配置;

1. 可再生能源：

   • 这个术语指的是从自然资源中获取的能源，这些资源在人类时间尺度上可以自然再生，如阳光、风力、雨水、潮汐、波浪和地热。利用可再生能源对于可持续和环保的发电至关重要。

2. 整体和局部灵活性：

   • "整体和局部" 意味着在全局（整体）和区域或特定（局部）水平上的电力系统的适应性和灵活性。这包括在可再生能源发电和需求波动方面高效调整的能力。

3. 双层规划：

   • 这个术语表示一种涉及两个层次或水平的规划方法。在这个上下文中：
     • 上层模型：?负责战略决策，可能涉及长期规划和大规模决策。
     • 下层模型：?包括更详细、与具体情景相关的分析，通常涉及短期或局部考虑。在这种情况下，它涉及对典型日常情景进行模拟。

4. 储能配置：

   • 这个术语涉及规划和配置储能系统（ESS）。配置涉及确定提高电力系统灵活性和效率的能源存储资源的最佳设置。这可能包括有关储能设施类型、容量和位置的决策。

总体而言，讨论的研究侧重于优化能源储存系统的配置，以增强在应对可再生能源和需求波动方面的挑战时的灵活性。该方法涉及双层规划模型，解决了电力系统不同层次上的战略决策和详细情景分析。

仿真算例：算例测试在英特尔酷睿 i5-12400F 处理器 2.5GHz，16GB 内存计算机上完成。通过 Yalmip 在 MATLAB R2022b 编程，并调用 GUROBI 10.0.1 求 解器。算例采用某负荷密集地区的实际系统，系统 结构如附录 B 图 B3 所示。其中火电装机容量为 30.726GW，风电场位于 115 号节点，风电装机容 量 5.6GW，负荷总量为 20.911GW，选取实际电网 的风电场实际出力数据，并采用 K 均值聚类法进 行削减，最终保留 4 组风电场景，4 组负荷场景， 将削减后的风电、负荷场景进行排列组合模拟运 行的不确定性，组合场景总数为 16。风电出力及 系统负荷场景曲线分别如附录 B 图 B4、B5 所示。 风电场景及系统负荷场景概率分别如附录 B 表 B1、 B2 所示。弃风风险系数、切负荷风险系数、线路 越限风险系数分别为 200￥/MWh、420￥/MWh 和 4720￥/%。储能的充放电效率为 0.9，荷电状态范 围 0.05~0.95，储能调度始末时段的 SOC 均设置为 0.55。

仿真程序复现思路：

为了复现仿真，我们可以采用MATLAB编程语言，并使用YALMIP进行建模，以及调用GUROBI求解器。以下是一个简要的仿真复现思路的示例MATLAB代码：

% 导入必要的数据和参数

% 系统参数
fire_power_capacity = 30.726; % 火电装机容量，单位GW
wind_power_capacity = 5.6; % 风电装机容量，单位GW
total_load = 20.911; % 负荷总量，单位GW

% 场景数和参数
num_wind_scenarios = 4;
num_load_scenarios = 4;
total_scenarios = num_wind_scenarios * num_load_scenarios;

% 读取风电和负荷场景数据
wind_power_data = read_wind_power_data(); % 从实际电网中读取风电场景数据
load_data = read_load_data(); % 从实际电网中读取负荷场景数据

% 构建优化模型

% 在这里，你需要使用YALMIP定义你的优化变量，目标函数和约束

% 定义风电和负荷场景的不确定性
wind_scenarios = generate_scenarios(wind_power_data, num_wind_scenarios);
load_scenarios = generate_scenarios(load_data, num_load_scenarios);

% 进行场景的排列组合模拟运行
for i = 1:num_wind_scenarios
    for j = 1:num_load_scenarios
        % 设置当前场景的风电和负荷数据
        current_wind_scenario = wind_scenarios{i};
        current_load_scenario = load_scenarios{j};
        
        % 在这里调用你的优化模型，并传入当前场景的数据
        
        % 求解优化问题
        
        % 在这里处理和记录结果
    end
end

% 定义储能参数
charging_efficiency = 0.9;
soc_range = [0.05, 0.95];
soc_initial = 0.55;

% 在这里添加储能的优化变量，目标函数和约束

% 调用GUROBI求解器

% 在这里处理和记录储能优化的结果

% 仿真完成
disp('仿真完成');

% 以下是一些可能需要的函数的伪代码，需要根据实际情况实现

function wind_power_data = read_wind_power_data()
    % 从实际电网中读取风电场景数据
    % 实现略
end

function load_data = read_load_data()
    % 从实际电网中读取负荷场景数据
    % 实现略
end

function scenarios = generate_scenarios(raw_data, num_scenarios)
    % 使用K均值聚类法对数据进行削减，最终保留指定数量的场景
    % 实现略
end

请注意，这个代码示例假设存在函数 read_wind_power_data() 和 read_load_data() 来读取实际电网的风电和负荷场景数据，并且假设已经安装了YALMIP和GUROBI工具箱来定义优化模型和调用求解器。在实际的仿真过程中，你需要根据你的数据格式、优化模型的复杂性以及问题的特定约束来进一步调整和完善代码。