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城市能源社区中共享Discover蓄电池储能系统最优配置的多性向目标优化
本研讨提出了一种新型多方针优化办法，用于城市动力社区同享电池储能体系（SBESS）的最优装备，以平衡经济性、技能性和环境绩效。经过整合韩国首尔191栋修建的实际运转数据，开发了一个归纳优化模型，该模型结合遗传算法与帕累托最优性，以同步优化净现值、动力自给率及峰值负荷等关键方针。研讨结果表明，与未装备SBESS的情景比较，SBESS的布局显著进步了技能和环境性能，在不同集群中将动力自给率最高进步17.44%，峰值负荷最高下降37.19%。%%灵敏度剖析强调了电力市场规划和方针结构对进步SBESS经济可行性的重要性。本研讨经过提供SBESS整合的实效评估，为城市动力规划做出贡献，为方针拟定者和规划者在动力社区规划中平衡可持续发展方针与经济约束提供了宝贵见地。
导言
人类活动导致的温室气体排放所引发的全球变暖问题日益严峻。鉴于此，国际社会已采取多项办法应对气候危机。从根据化石燃料的集中式动力生产向绿色动力（如新动力与可再生动力）转型的举措已引发全球重视（《电力2024-2026年剖析与猜测》，2024年）。国际动力署（IEA）猜测，2023年光伏发电占全球发电量的5%，但因为光伏（PV）的扩展，到2030年这一比例将上升至16%（《可再生动力2024-2030年剖析与猜测》，2024年）。但是，光伏等可再生动力发电量极易受气候与环境条件影响（An与Hong，2024年）。此外，间歇性和不规律的可再生动力发电或许导致电力供应不稳定及电力体系波动（Mahmud and Zahedi，2016）。更值得注意的是，电力生产与需求之间的不匹配或许阻止可再生动力的高效使用。部分研讨报告（California，2012；Denholm et al.，2015）指出，在加利福尼亚州，因为光伏体系发电量过剩，日间电力Load极低；但当夜间光伏体系无法发电时，电力Load仍维持高位。由此发生的巨大电力需求攀升被称为"鸭子曲线"，因其形状酷似鸭颈而得名。这会给电力体系带来沉重的负荷。为处理这一问题，必须断开与电力体系连接的光伏装置。但是，在当前需求持续扩展可再生动力的背景下，这一处理方案并不抱负。除光伏发电的间歇性外，修建物的电力消耗还因修建类型、使用率和规模差异而存在显著变化。
近期研讨表明，电池储能体系（BESS）能有效应对可再生动力间歇性及电力供需失衡问题。相关文献证实，BESS可缓解并处理诸多技能挑战（Hossain等，2023）。其中心机制在于：BESS存储光伏发电发生的电能，并按需进行放电。这一特性不只增强了电力供应的稳定性，还完成了高效的负荷办理（Rezaeimozafar等，2022；Günter与Marinopoulos，2016；Yang等，2018）。其次，电池储能体系（BESS）可使用日间光伏发电满意黄昏或夜间用电需求，从而进步自发自用率（Tan等，2021；Li等，2023）。最后，经过BESS施行电能战略分配可发生经济效益。例如，体系可在电价低谷时段充电，并在负荷率高导致电价峰值时段放电，以此下降总用电本钱（Masrur等，2024；Koohi-Fayegh与Rosen，2020）。此外，电池储能体系（BESS）还具有独立性、对需求变化的快速响应才能、长期能量办理、进步供电可靠性以及不间断电力供应等多重优势（Cho等，2015；Nair与Garimella，2010；Poullikkas，2013；Luo等，2015）。因而，相较于仅由光伏构成的可再生动力体系，具有多项技能优势的BESS有望进一步进步经济效益。但是，其昂扬的装置本钱仍是阻止其扩展包（Expansion）的首要妨碍。
电池储能体系（BESS）的装置首要有两种方式。规范办法是在单个修建物中独立装置BESS。但是近年来，跟着同享经济模式的鼓起和动力社区的发展，多修建物同享BESS的装备方式已成为很多研讨的讨论重点（参见图1）。
在单体修建中装置BESS（电池储能体系）时，最重要的考量要素之一是确认其容量。已有大量研讨致力于确认光伏-储能一体化独立体系的优化容量。Ahmad（2002）、Bhuiyan与Asgar（2003）以及Chel等（2009）根据日用电读档和太阳辐射数据展开全生命周期本钱剖析，以此核算独立光伏体系的最佳容量。这些研讨虽然根据经济可行性得出了最优容量，但未归纳考虑其他影响要素。因而，从技能和环境维度而言，难以确认其完成了真实的优化。Al-Salaymeh等（2010）选用与既往研讨类似的数据核算独立光伏体系容量，但因未兼顾技能经济要素，或许导致容量规划偏大。从上述案例可以看出，仅考虑单一方针或选用直观简略的办法虽具有快速推导最优才能的优势，但过错的最优才能设定会抵消BESS装置的效益。此外，装置容量过大的BESS会进步初始出资本钱（IIC），从而导致巨额保护本钱（Walker and Kwon, 2021）。
同享电池储能体系（SBESS）的概念源于单个修建装置电池储能体系（BESS）所需的高额初始出资本钱（IIC）（Liu等人，2021；Roberts等人，2019；Lüth等人，2018）。SBESS经过允许多栋修建同享BESS，从而分摊IIC、保护和运营所需费用，可有效减轻经济负担（Walker和Kwon，2021；Dai等人，2021）。此外，同享BESS还能促进修建间的电力交流，有助于下降动力开支（Li等人，2022）。但是，与单个修建装置BESS类似，SBESS也需求进行容量优化以保证经济可行性。现有研讨选用多种优化技能来确认SBESS的最佳容量。Ma等人（2022）提出了一种双层次嵌套遗传算法，用于一起确认电力网络中SBESS的最佳容量和运转策略。Hafiz等人(2019)提出了一个办理动力社区并确认SBESS最优容量的多阶段随机规划模型结构。该办法考虑了不确认性要素，从而可以拟定更切合实际的SBESS运转策略。Barbour等人(2018)选用数据驱动办法剖析了根据SBESS的电力存储经济可行性。剖析发现，SBESS的最优容量与各修建内独立装置的BESS容量总和存在差异，这表明在确认SBESS最优容量时需归纳考虑不同修建的用电特性。与此一起，不只需求确认最优容量，还需优化SBESS的布局选址(Klaimi等，2018)。关于SBESS最优布局问题，现有研讨首要根据启发式办法进行处理(Mirtaheri等，2019；Prakash等，2022；Matthiss、Momenifarahani与Binder，2021；Razavi等，2019；Wong与Ramachandaramurthy，2020）。Razavi等（2019）指出，SBESS的随机布署会导致巨大的电能损耗，而优化布署能进步电力体系功率。Ivanov等（2021）选用遗传算法（GAs）确认SBESS最优布署方案以完成电能损耗最小化。Yunusov等（Zaidi、Bhatti与Ullah，2018）剖析了低压电网中SBESS方位与装备对削减峰值负荷、电压及电能损耗的影响，并提出了一种最优布署推导办法。Wong与Ramachandaramurthy（2020）运用鲸鱼优化算法确认SBESS最优布署以下降电能损耗。这些研讨遍及选用元启发式技能进行优化，但大都仅重视技能性能与环境绩效（即自给率、峰值负荷、电力损耗等），且未考量经济性方针。
因而，虽然现有研讨选用了不同方针和办法来优化单体修建与动力社区的电池储能体系（BESS）装备，但关于动力社区最优布局的研讨仍存在空白。此外，既往研讨仅考虑单一方针或类似维度的意图，没有展开涉及多方针协同考量的最优布局研讨。因而，本研讨旨在动力社区内布置和同享BESS时，归纳考虑以下多方针优化维度以确认最优布局：(i) 经济性方针（即净现值NPV）；(ii) 技能与环境方针（即电力自给率ESSR及峰值负荷）。根据前期研讨，将推导最优布局的自变量设定为：(i) SBESS容量；(ii) SBESS装置方位。