考虑容量削减的居民用户共享储能优化配置

摘要

居民用户配置共享储能可以降低储能的配置成本，提高储能带来的套利收益。针对目前居民用户共享储能配置存在的容量冗余问题，提出一种考虑容量削减的居民用户共享储能优化配置方法。首先，以全体居民用户在共享储能全寿命周期内的净收益最大为目标构建共享储能优化配置模型，获取居民用户的充/放电策略；其次，运用统计学原理，对该充/放电策略进行分析，计算居民用户同时充/放电的概率；再次，引入削减比例系数对共享储能初步配置结果进行修正，通过对居民用户的同时充/放电概率进行约束，以计及运行风险成本的共享储能配置成本最小为目标确定最优的削减比例系数；最后，通过算例进行验证，结果表明，所提的共享储能可在传统共享储能的基础上进一步缩减储能配置规模，减少共享储能的配置成本。

01 研究背景

为了实现“双碳”目标，亟需加快构建以新能源为主的新型电力系统，然而新能源出力的随机性、波动性给电力系统运行带来了新挑战。储能因其灵活的功率调节能力在保障电力系统安全运行方面具有独特优势。目前，储能广泛应用于电力系统的电源侧、电网侧和用户侧，其中用户侧储能大多应用于工业用户和商业用户。随着储能多应用场景和多技术路线的规模化发展，居民用户储能受到了广泛关注。对于居民用户储能而言，其投资成本较高、使用寿命周期有限等问题成为限制其大规模发展的主要因素。因此，对于居民用户的储能规划而言，如何实现储能的优化配置成为研究重点。

针对居民用户储能优化配置问题，大多文献为居民用户独立配置储能，由于居民用户所需储能的容量较小，单用户单储能的配置和运行模式将导致居民用户所需储能容量定制难、储能容量闲置和储能投资经济效益不理想等问题。共享储能可通过一个公共储能为多个居民用户提供服务，从而可以实现储能的大规模配置，解决居民用户储能容量定制难的问题，并且可以充分利用大规模储能带来成本低廉的好处，以及居民用户之间充/放电策略的互补性，减少储能配置规模和容量闲置，提高居民用户储能配置的经济收益。

目前，对居民用户共享储能的研究尚处于起步阶段，相关文献聚焦于优化共享储能的运行策略，但未对共享储能的容量配置进行研究。然而，只有对共享储能的容量配置和运行策略同步进行研究才能进一步推动居民用户侧共享储能的发展。相关文献在进行居民用户共享储能优化配置研究时，未考虑居民用户用电行为的变化对共享储能优化配置结果的影响。实际上，居民负荷具有一定波动性，低谷及尖峰电价时段负荷量的大小，将强烈影响居民用户充/放电功率的大小，进而造成共享储能容量的冗余。因此，从居民用户负荷行为中，分析并获取居民用户的充/放电概率，并在此基础上，考虑容量削减建立共享储能优化配置模型具有研究意义。

02 研究思路

本文选取具有不同居民用户类型的某一楼栋为研究对象，以居民用户负荷为基础，分析并获取居民用户的充/放电概率，并以此为基础，建立考虑容量削减的居民用户共享储能优化配置模型。首先，以在共享储能全寿命周期内全体居民用户净收益最大为目标，对共享储能进行优化配置，获取共享储能初步配置结果以及居民用户的充/放电策略；其次，运用统计学原理，对该充/放电策略进行分析，计算居民用户同时充/放电概率；再次，引入削减比例系数对共享储能初步配置结果进行修正，通过对居民用户同时充/放电概率进行约束，以计及运行风险成本的共享储能配置成本最小为目标，获取考虑容量削减的共享储能最优配置结果；最后，通过对比居民用户独立配置储能、配置共享储能和配置考虑容量削减的共享储能三种场景，验证模型的有效性。

图1　居民用户共享储能系统结构

03 结论

针对居民用户共享储能配置存在容量冗余的问题，提出了一种考虑容量削减的居民用户共享储能优化配置模型。首先，建立了在共享储能全寿命周期内全体居民用户净收益最大为目标的共享储能优化配置模型，获取了各居民用户的充/放电策略。其次，运用了统计学原理对居民用户充/放电策略进行分析，发现居民用户同时充/放电概率较低，共享储能存在容量削减的空间。再次，引入了削减比例系数对共享储能初步配置的结果进行了修正，以计及运行风险成本的共享储能配置成本最小为目标获取了最优的削减比例。最后，通过算例仿真表明:

1)相比于居民用户独立配置储能，共享储能可以在一定程度上减小储能的配置规模，减少储能的容量冗余，而考虑容量削减的共享储能则可以进一步减少储能容量冗余，降低储能配置成本，提高储能配置的收益，缩短储能投资回报年限。

2)在不同居民用户同时充/放电概率阈值下，存在最优削减比例系数使共享储能的配置成本最小。当削减比例大于最优比例时，系统的风险成本较小，减少的配置成本能完全覆盖风险成本；当削减比例小于最优比例时，系统的风险成本较大，减少的配置成本将不能覆盖风险成本。

本文可为居民用户共享储能优化配置提供新的思路。由于储能运行成本、峰谷电价差、储能补贴政策、分布式电源出力等因素均会影响居民用户的充/放电概率。因此，未来将进一步从不同影响因素入手细化对居民用户充/放电概率的研究。