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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

💥1 概述

基于多时段优化的社区储能系统调度策略研究

摘要

针对含高比例分布式光伏的社区用电场景中，光伏发电间歇性、随机性给配电网稳定运行带来的挑战，本文提出一种分时段的社区储能系统优化调度策略。该策略将单日21小时调度周期划分为低谷充电、高峰放电、平谷充电、晚高峰放电四个阶段，结合智能优化算法与规则化控制实现储能系统的精细化调度，并引入日内实时校正机制，降低日前优化与实际运行的偏差。通过对46个用户的用电及光伏出力数据进行仿真分析，验证了该调度策略在平抑光伏出力波动、降低电网购电成本、提升社区能源利用效率方面的有效性，为社区储能系统的实际运行提供了理论支撑和实践参考。

1 引言

随着分布式光伏发电技术在居民侧的广泛普及，越来越多的用户接入分布式光伏系统，实现了清洁电力的就地生产与消费。然而，光伏发电受天气、光照等自然因素影响，具有显著的间歇性和随机性，大量光伏出力的波动会给配电网的稳定运行带来压力，同时也可能导致光伏消纳不足、用户用电成本增加等问题。

社区储能系统作为衔接分布式光伏与配电网的重要纽带，能够有效平抑光伏出力波动、削峰填谷、提升光伏消纳率，其调度策略的科学性和合理性直接决定了系统运行的经济性和可靠性。传统的储能调度策略多采用单一时段优化模式，未能充分结合分时电价机制和用户用电负荷的时段特性，调度灵活性和经济性不足。

为此，本文结合社区用电负荷的时段分布、分时电价机制以及光伏出力特性，提出一种分时段的社区储能系统优化调度策略，通过智能算法优化充电时段的运行参数，结合规则化控制实现放电时段的高效运行，并引入日内校正机制提升调度鲁棒性，旨在为社区储能系统的优化运行提供一种可行的解决方案。

2 数据预处理与系统参数设定

2.1 数据预处理

本文研究采用的基础数据为46个社区用户的单日用电与光伏联合运行数据，数据采集周期为24小时，共划分为288个时段，每个时段时长为5分钟。原始数据包含用户的用电负荷和光伏出力信息，其中正值代表用户的用电负荷，负值代表用户光伏出力大于自身用电负荷的剩余部分。

为满足调度模型的需求，对原始数据进行预处理，分别提取出用户的剩余光伏出力和放电负荷需求。剩余光伏出力为原始数据中的非负值部分，代表用户可用于充电的光伏剩余电力；放电负荷需求为原始数据中负值部分的绝对值，代表用户需要从储能系统或电网获取的电力。同时，对单个用户的剩余光伏出力和放电负荷进行汇总，得到社区层面的总光伏出力和总放电负荷，为后续调度策略的制定提供数据支撑。

2.2 系统参数设定

结合社区储能系统的实际运行需求，设定系统核心参数，包括社区储能系统的储能容量和功率容量，各用户的租赁容量和租赁功率容量，以及储能系统和用户侧的初始电量、最低电量限制。其中，用户的租赁功率容量设定为其租赁容量的一半，初始电量均设定为各自容量的20%，最低电量限制均设定为各自容量的10%，确保系统运行的安全性和稳定性。

同时，设定储能系统的充电效率和放电效率，两者取值一致，均考虑实际运行中的能量损耗，确保调度模型的实用性。时间间隔与数据采集时段保持一致，为5分钟，用于后续各时段电量变化和功率计算。

2.3 分时电价机制

为提升调度策略的经济性，结合当前电力市场的分时电价政策，采用三段式分时电价机制，将单日288个时段划分为低谷、高峰、平谷三个电价时段。其中，0-8点为低谷电价时段，电价最低；8-12点和17-21点为高峰电价时段，电价最高；12-17点和21-24点为平谷电价时段，电价介于低谷和高峰之间。通过分时电价引导储能系统在低价时段充电、高价时段放电，实现购电成本的降低。

3 分时段储能调度策略设计

本文提出的分时段储能调度策略，基于单日用电负荷和光伏出力的时段特性，结合分时电价机制，将单日21小时有效调度周期划分为四个阶段，分别为0-8点低谷充电阶段、8-12点高峰放电阶段、12-17点平谷充电阶段、17-21点晚高峰放电阶段，采用“优化+规则”的混合调度模式，实现储能系统的精细化运行。

3.1 0-8点低谷充电阶段

该阶段为电价低谷时段，同时光伏出力较弱，是储能系统充电的最佳时段。本阶段采用智能优化算法求解储能充电功率的最优解，核心目标是平抑充电功率波动，确保储能系统在该时段内充至满容量，为后续高峰时段放电做准备。

在优化过程中，设定充电功率的上下边界，确保充电功率不超过储能系统的功率容量，同时不低于0。结合储能系统的初始电量、充电效率和时间间隔，约束储能系统的电量变化，确保电量始终处于最低限制和满容量之间，并且强制该阶段结束时储能系统达到满容量状态。同时，计算该时段内电网的供电功率，确保电网供电功率非负且不超过储能系统的功率容量，保障电网运行安全。

优化算法采用多元宇宙优化算法，设定合理的种群规模和最大迭代次数，通过适应度函数衡量充电功率的波动程度，求解得到该时段内各时段的最优充电功率。

3.2 8-12点高峰放电阶段

该阶段为电价高峰时段，同时用户用电负荷较高，光伏出力逐步提升，储能系统进入放电阶段，优先满足社区用户的放电负荷需求，减少电网高价购电。本阶段采用规则化控制策略，分别计算用户侧和储能系统的充放电功率。

用户侧优先利用自身光伏剩余出力进行充电，充电功率不超过自身剩余光伏出力和自身容量允许的最大充电功率；用户的放电功率不超过自身租赁功率容量、自身放电负荷需求以及自身电量允许的最大放电功率。同时，根据用户的初始电量、充放电效率和时间间隔，实时更新用户的电量状态，确保用户电量处于安全范围。

社区储能系统的放电功率根据社区总放电负荷需求、储能系统功率容量以及储能系统电量允许的最大放电功率确定，优先满足社区总放电负荷需求。同时，根据储能系统的初始电量（即上一充电阶段结束时的满容量）、放电效率和时间间隔，实时更新储能系统的电量状态，确保储能系统电量不低于最低限制。

3.3 12-17点平谷充电阶段

该阶段为电价平谷时段，光伏出力处于较高水平，用户用电负荷相对较低，储能系统再次进入充电阶段，补充上一高峰放电阶段消耗的电量，为晚高峰放电做准备。本阶段的调度模型与0-8点低谷充电阶段一致，采用相同的智能优化算法和约束条件。

该阶段的初始电量为上一高峰放电阶段结束时的储能电量，优化目标同样为平抑充电功率波动，约束条件包括充电功率边界、电量边界和终端电量约束，确保该阶段结束时储能系统再次达到满容量状态，同时计算该时段内电网的供电功率，保障电网安全运行。

3.4 17-21点晚高峰放电阶段

该阶段为单日第二次电价高峰时段，用户用电负荷达到峰值，光伏出力逐步下降，储能系统进入晚高峰放电阶段，继续满足社区用户的放电负荷需求，进一步降低电网购电成本。本阶段采用与8-12点高峰放电阶段相同的规则化控制策略，计算用户侧和储能系统的充放电功率。

用户侧仍优先利用自身光伏剩余出力充电，放电功率根据自身约束条件确定；储能系统的放电功率根据社区总放电负荷需求和自身约束条件确定，实时更新储能系统的电量状态，确保系统安全稳定运行。若储能系统放电功率无法满足社区总放电负荷需求，不足部分由电网供电补充，并计算该部分额外购电的相关成本。

4 日内实时跟踪校正机制

由于日前优化过程中，光伏出力和用户用电负荷可能存在预测偏差，导致日前优化的储能运行状态与实际运行状态出现偏差。为提升调度策略的鲁棒性，引入日内实时跟踪校正机制，对储能系统的充放电功率进行实时调整，确保实际运行状态与日前优化目标保持一致。

日内校正的核心目标是最小化实际储能荷电状态与日前优化荷电状态的偏差，同时兼顾储能充放电功率的波动程度。通过设定合理的权重系数，突出荷电状态跟踪的重要性，弱化功率波动的影响。

在校正过程中，设定储能充放电功率、荷电状态、电网供电功率的约束条件，确保储能系统和电网的安全运行。根据前一时段的储能功率、荷电状态、电网供电功率，以及当前时段的光伏出力和负荷偏差，实时求解当前时段的最优储能充放电功率和电网供电功率，更新实际荷电状态，并将实际荷电状态作为下一时段校正的基础，形成闭环控制。

分别在两个充电阶段（0-8点和12-17点）实施日内实时校正，对比校正后的实际荷电状态与日前优化荷电状态，验证校正机制的有效性，确保储能系统始终按照最优目标运行。

5 经济指标与结果分析

5.1 经济指标计算

为量化评估所提调度策略的经济性，构建了多维度的经济指标体系，主要包括电网购电成本和光伏消纳相关成本。电网购电成本分为三个部分，分别为0-8点低谷时段的购电费用、12-17点平谷时段的购电费用，以及17-21点晚高峰时段的额外购电费用，均根据各时段的购电量和对应分时电价计算得出。

光伏消纳相关成本根据用户的光伏消纳情况计算，结合不同时段的电价，对用户光伏消纳不足或过剩部分进行成本核算，汇总得到社区层面的光伏消纳总成本，用于评估社区光伏资源的利用效率。

5.2 结果分析

5.2.1 功率与荷电状态特性分析

通过仿真分析，绘制社区各时段的功率构成图和储能系统荷电状态变化曲线，直观展示调度策略的运行效果。结果表明，低谷时段（0-8点），储能系统优先利用电网低价电充电，荷电状态从初始的20%逐步提升至100%；高峰时段（8-12点、17-21点），储能系统放电满足社区用户负荷需求，荷电状态逐步下降；平谷时段（12-17点），储能系统再次充电，荷电状态恢复至100%，为晚高峰放电做好准备。

功率构成方面，光伏出力优先用于用户就地充电，剩余部分用于储能系统充电，不足部分由电网补充；高峰时段，储能系统放电与光伏出力共同满足用户负荷，减少电网高价购电，实现了削峰填谷和光伏就地消纳的目标。

5.2.2 优化算法收敛特性分析

对两个充电阶段的智能优化算法收敛过程进行分析，绘制算法收敛曲线。结果表明，多元宇宙优化算法在两个充电阶段均能快速收敛，随着迭代次数的增加，适应度值（充电功率方差）逐步降低并趋于稳定，说明该算法能够有效求解储能充电功率的最优解，确保充电功率波动最小，验证了算法的有效性和稳定性。

5.2.3 日内跟踪校正效果分析

对比日内实时校正后的实际荷电状态与日前优化荷电状态，结果表明，校正机制能够有效跟踪日前优化目标，在光伏出力和用户用电负荷出现偏差时，通过实时调整储能充放电功率，将实际荷电状态与目标荷电状态的偏差控制在较小范围内，显著提升了调度策略的鲁棒性和实用性。

5.2.4 经济性分析

通过计算各经济指标，结果表明，所提分时段调度策略能够有效降低电网购电成本，其中低谷时段和平谷时段的低价购电有效降低了整体购电支出，高峰时段储能放电减少了高价购电需求，同时提升了光伏消纳率，降低了光伏消纳相关成本，整体提升了社区能源系统的运行经济性。

6 结论与展望

6.1 结论

本文提出的分时段社区储能系统优化调度策略，结合智能优化算法、规则化控制和日内实时校正机制，实现了社区储能系统的精细化、经济性运行，主要得出以下结论：

1. 采用“优化+规则”的混合调度模式，低谷和平谷充电时段采用多元宇宙优化算法优化充电功率，高峰放电时段采用规则化控制策略，兼顾了优化效果和计算效率，能够有效平抑充电功率波动，确保储能系统合理充放电。

2. 引入日内实时跟踪校正机制，有效降低了日前优化与实际运行的偏差，提升了调度策略的鲁棒性，能够适应光伏出力和用户用电负荷的随机性变化。

3. 基于分时电价机制制定调度策略，能够引导储能系统在低价时段充电、高价时段放电，显著降低电网购电成本，同时提升光伏消纳率，改善社区能源利用效率，具有良好的经济性和实用性。

6.2 展望

本文的研究仍存在一定的局限性，后续可从以下方面进一步完善：一是考虑光伏出力预测误差和用户用电行为随机性的影响，构建不确定性调度模型，提升策略的适应性；二是引入多目标优化，兼顾经济性、可靠性和环保性，进一步优化调度效果；三是结合实际社区储能系统的运行数据，对调度策略进行验证和改进，推动其工程化应用。

📚2 运行结果

 

部分代码：

function [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = MVO(pop_size, max_iter, lb, ub, dim, fitness_fun)

% 多元宇宙优化算法（Multiverse Optimizer, MVO）核心实现

% 输入参数:

% pop_size - 种群规模（宇宙数量）

% max_iter - 最大迭代次数

% lb - 变量下界（1×dim）

% ub - 变量上界（1×dim）

% dim - 优化变量维度

% fitness_fun- 适应度函数句柄

% 输出参数:

% best_solution - 最优解（1×dim）

% best_fitness - 最优适应度值

% convergence_curve - 收敛曲线（max_iter×1）

% ====================== MVO算法参数设置 ======================

WEP_min = 0.2; % 虫洞存在概率最小值

WEP_max = 1.0; % 虫洞存在概率最大值

TDR = 0.2; % 穿越维度率（Travelling Distance Rate）

z = 1; % 膨胀率常数

% ====================== 初始化宇宙种群 ======================

universe = zeros(pop_size, dim);

for i = 1:pop_size

universe(i,:) = lb + (ub - lb).*rand(1, dim); % 随机初始化

end

% ====================== 初始适应度计算 ======================

fitness = zeros(pop_size, 1);

for i = 1:pop_size

fitness(i) = fitness_fun(universe(i,:));

end

% ====================== 初始化最优解 ======================

[best_fitness, best_idx] = min(fitness);

best_solution = universe(best_idx,:);

convergence_curve = zeros(max_iter, 1);

% ====================== 迭代优化 ======================

for iter = 1:max_iter

% 1. 更新虫洞存在概率（WEP）和穿越维度率（TDR）

WEP = WEP_min + iter.*((WEP_max - WEP_min)/max_iter); % 线性递增

TDR = TDR.*exp(-iter/max_iter); % 指数递减

% 2. 遍历每个宇宙进行位置更新

for i = 1:pop_size

% 随机选择一个参考宇宙（膨胀阶段）

random_universe_idx = randi(pop_size);

random_universe = universe(random_universe_idx,:);

% 白洞-黑洞交互（更新每个维度）

for j = 1:dim

r1 = rand(); % 随机数[0,1]

if r1 < WEP % 虫洞存在，向最优宇宙靠近

r2 = rand();

if r2 < 0.5

universe(i,j) = best_solution(j) + TDR.*(lb(j) + rand().*(ub(j) - lb(j)));

else

universe(i,j) = best_solution(j) - TDR.*(lb(j) + rand().*(ub(j) - lb(j)));

end

else % 虫洞不存在，随机选择宇宙更新

r3 = rand();

if r3 < 0.5

universe(i,j) = random_universe(j) + z.*rand();

else

universe(i,j) = random_universe(j) - z.*rand();

end

end

end

% 3. 边界约束（确保解在合法范围内）

universe(i,:) = max(universe(i,:), lb);

universe(i,:) = min(universe(i,:), ub);

% 4. 更新当前宇宙的适应度

fitness(i) = fitness_fun(universe(i,:));

% 5. 更新全局最优解

if fitness(i) < best_fitness

best_fitness = fitness(i);

best_solution = universe(i,:);

end

end

% 6. 记录收敛曲线

convergence_curve(iter) = best_fitness;

% 7. 打印迭代信息（每10次迭代打印一次）

if mod(iter, 10) == 0

fprintf('MVO迭代 %d/%d, 当前最优适应度: %.6f\n', iter, max_iter, best_fitness);

end

end

end

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]石栋安. 基于MPC的微电网调度优化的研究[D].西安工业大学,2019.DOI:10.27391/d.cnki.gxagu.2019.000303.

🌈4 Matlab代码实现