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💥第一部分——内容介绍

考虑储能与可再生能源消纳的售电公司购售电策略研究

摘要

在 “碳中和” 愿景推动下，可再生能源大规模开发与分布式储能快速发展，为售电公司带来新机遇的同时，也提出了应对可再生能源消纳责任制、平抑风光出力波动、优化购售电成本等多重挑战。本文构建了考虑储能调度与可再生能源消纳责任制的售电公司购售电优化模型，以售电公司日利润最大化为核心目标，综合考量主网购售电、可再生能源出力、储能充放电及可削减负荷调节等多环节的收益与成本，通过智能优化算法求解最优购售电策略。研究通过算例分析验证了模型的有效性，探讨了储能设备与可再生能源消纳权重对售电公司收益的影响，为售电公司在新型电力市场环境下制定科学合理的购售电策略提供理论支撑与实践参考。

关键词

售电公司；购售电策略；可再生能源消纳责任制；储能调度；智能优化；利润最大化

一、引言

1.1 研究背景

近年来，全球能源转型加速推进，“碳中和” 目标引领下，可再生能源（风电、光伏等）的开发利用规模持续扩大。然而，由于电网基础设施建设相对滞后，以及可再生能源出力固有的间歇性、波动性特征，弃风弃光现象较为突出，制约了可再生能源的高效消纳。与此同时，分布式储能、电动汽车等灵活性资源大量涌现于售电侧，其充放电行为的不确定性进一步增加了售电公司购售电调度的复杂性。

作为电力市场的核心参与主体，售电公司不仅需要通过优化购售电组合实现自身利润最大化，还需响应国家能源政策要求，承担可再生能源消纳责任，这既关系到企业的市场竞争力，也对电力系统的可持续发展具有重要意义。在此背景下，传统仅关注购售电价差的购售电策略已难以适应新形势，亟需构建兼顾可再生能源消纳、储能调度与经济效益的综合优化模型。

1.2 研究现状

现有关于售电公司购售电策略的研究已取得一定成果，但仍存在诸多不足。部分研究聚焦于现货市场风险评估、偏差结算机制等单一维度，对可再生能源消纳责任制的影响关注较少；另有研究虽考虑了储能或电动汽车的作用，但多集中于用户侧分布式储能，对售电公司自备储能的调度优化研究不够深入，且未充分结合可再生能源消纳的政策要求。此外，现有研究中可再生能源消纳权重多设定为固定值，难以适应未来消纳权重动态调整的市场环境，无法为售电公司提供灵活的应对方案。

1.3 研究内容与创新点

本文围绕售电公司购售电策略优化问题，开展以下核心研究：一是构建考虑可再生能源消纳责任制与储能调度的购售电模型，明确多环节收益与成本构成；二是设计适配模型的智能优化求解方法，实现多约束条件下的利润最大化求解；三是通过算例分析，量化储能设备与可再生能源消纳权重对售电公司收益的影响，验证模型的有效性与实用性。

本文的创新点主要体现在：其一，突破固定消纳权重的设定模式，结合风光出力时段特性设计动态消纳权重方案，更贴合实际市场需求；其二，将售电公司自备储能的全生命周期运行约束纳入模型，细化充放电成本与状态管理；其三，构建多算法对比框架，通过不同智能优化算法的求解结果对比，提升策略优化的可靠性与高效性。

二、售电公司购售电模型构建

2.1 购售电交易流程

售电公司的购电渠道涵盖中长期常规能源市场、中长期可再生能源市场与日前市场，售电对象为终端用户。交易流程中，售电公司需提前签订月度中长期购电合约，结合当日日前市场电价、风光出力预测、用户负荷需求及储能设备状态，制定日内 24 时段的购售电调度计划。

具体交易逻辑为：可再生能源（风电、光伏）出力全额消纳，优先直接供给用户负荷；外部购电（中长期合约电 + 日前市场电）可根据电价波动与负荷需求，一部分直接满足用户用电，另一部分用于储能设备充电；当市场电价较高或负荷峰值时段，储能设备放电补充供电，同时可通过削减部分可控负荷实现供需平衡。整个交易流程需严格遵循可再生能源消纳责任制要求，确保消纳权重达标。

2.2 目标函数：利润最大化

售电公司的核心目标是实现日利润最大化，利润总额为售电总收入扣除各项成本支出后的余额。售电总收入来源于向用户销售电能的费用，计费标准采用分时电价，根据不同时段的用电需求与市场供需状况设定差异化电价水平。

成本支出涵盖五大类：一是主网购电成本，包括从中长期常规能源市场、可再生能源市场及日前市场购电的费用，其中日前市场电价随购电量呈现近似线性变化特征；二是可再生能源出力成本，即风电与光伏电站的运营维护成本，按单位出力成本乘以实际出力计算；三是储能设备充放电成本，包括充电阶段的电能成本与充放电过程中的设备损耗成本；四是可削减负荷补偿成本，为鼓励用户配合负荷调节，售电公司需向用户支付相应的补偿费用；五是约束违反惩罚成本，若未达到可再生能源消纳权重要求，或违反储能运行、功率平衡等约束条件，需承担相应的罚金。

2.3 约束条件

2.3.1 功率平衡约束

任意时段内，售电公司的供电总量需与用户实际用电负荷保持平衡。供电总量包括主网购电、风电实际出力、光伏实际出力与储能放电功率之和；用户实际用电负荷为初始负荷扣除可削减负荷后的数值。考虑到实际运行中的微小波动，设定合理的功率平衡容忍度，超出容忍度的功率差值将触发惩罚机制。

2.3.2 可再生能源消纳约束

根据可再生能源消纳责任制要求，售电公司在各时段需达到规定的消纳权重指标。消纳权重定义为该时段从中长期可再生能源市场的购电量占总购电量（常规能源市场 + 可再生能源市场 + 日前市场）的比例。若实际消纳权重低于规定阈值，需按缺额电量支付惩罚费用。为适配可再生能源出力的时段特性，可设定差异化的时段消纳权重。

2.3.3 储能设备运行约束

储能设备的运行约束主要包括荷电状态（SOC）约束、充放电功率约束与充放电状态约束。荷电状态需维持在合理区间内（下限 20%、上限 90%），避免过度充电或放电对设备寿命造成影响；单位时间充放电功率不得超过额定容量的 20%，防止功率突变损坏设备；同一时段内储能设备不得同时进行充电与放电操作，充放电状态相互排斥。此外，为保证储能调度的周期性，要求一日调度周期结束时的荷电状态与初始荷电状态保持一致。

2.3.4 可削减负荷约束

可削减负荷的调节需在用户可接受范围内，任意时段的可削减负荷量不得小于 0，且不得超过该时段的最大可削减负荷限值，确保不会对用户正常生产生活用电造成严重影响。

2.3.5 购电量约束

售电公司从各市场的购电量需符合市场交易规则，不得超过各市场规定的最大购电限额，同时购电量非负，确保交易的合规性与可行性。

三、模型求解方法

3.1 智能优化算法选择

考虑到售电公司购售电模型涉及多决策变量、多约束条件，属于复杂的非线性规划问题，传统优化方法难以高效求解。本文采用智能优化算法作为核心求解工具，以遗传算法为基础框架，拓展多元宇宙优化算法、改进麻雀优化算法与改进杜鹃优化算法，通过多算法对比提升求解精度与效率。

智能优化算法通过模拟自然生物或物理现象的进化、搜索机制，在解空间内高效寻找最优解。这类算法具有鲁棒性强、适配性好、无需依赖目标函数梯度信息等优势，能够有效处理含约束的复杂优化问题，尤其适用于本文涉及的多时段、多变量购售电策略优化场景。

3.2 算法求解流程

算法求解的核心思路是通过罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题，将约束违反量量化为惩罚项，嵌入适应度函数中，使算法在迭代过程中既追求目标函数最大化，又尽可能满足约束条件。具体求解流程如下：

第一步，初始化参数。设定种群规模、最大迭代次数、交叉率、变异率等算法参数，明确决策变量（主网出力、储能出力、可削减负荷）的取值范围，读取 24 时段的电价、负荷、风光出力等基础数据。

第二步，种群初始化。采用随机均匀初始化或混沌初始化方法生成初始种群，每个个体对应一组完整的 24 时段购售电策略方案，通过约束修正机制对初始种群进行预处理，剔除明显违反约束的个体，提升初始种群质量。

第三步，适应度计算。对种群中每个个体，分别计算目标函数值（利润总额）与惩罚项（约束违反成本），适应度值为目标函数值减去惩罚项，反映个体的综合优劣程度。

第四步，算法迭代优化。根据所选算法的核心机制执行迭代操作：遗传算法执行选择、交叉、变异操作；多元宇宙优化算法通过白洞、黑洞、虫洞机制更新种群；改进麻雀优化算法按发现者、加入者、预警者的角色分工实现种群进化；改进杜鹃优化算法基于莱维飞行与宿主发现机制更新个体位置。每次更新后均需进行约束修正，确保个体满足基本运行约束。

第五步，最优个体更新。在每代迭代中，对比父代与子代个体的适应度值，保留综合性能更优的个体，更新种群的历史最优个体与全局最优个体。

第六步，终止条件判断。当迭代次数达到最大设定值时，迭代终止，输出全局最优个体对应的购售电策略方案，即为模型的最优解。

3.3 结果验证与对比

为确保求解结果的可靠性，需从多维度进行验证与对比。一是收敛性验证，通过绘制迭代曲线，观察算法是否能稳定收敛到最优值，判断算法的搜索效率；二是可行性验证，检查最优解是否满足所有约束条件，重点验证功率平衡精度与储能运行状态合理性；三是多算法对比，从最优适应度值、收敛速度、功率平衡误差等指标出发，对比不同智能优化算法的求解性能，筛选出最适配该模型的优化算法。

四、算例分析

4.1 算例基础数据

本文选取某典型售电公司作为研究对象，该公司配备 1200kWh 额定容量的储能设备、1000kW 风电场与 1000kW 光伏电站，可削减负荷完全可控。基础数据设定如下：

电价方面，采用分时电价机制，高峰时段（9-12 时、18-22 时）电价为 1.0697 元 /kWh，平段时段（6-8 时、13-17 时）为 0.6418 元 /kWh，低谷时段（23-5 时）为 0.3139 元 /kWh；中长期常规能源市场购电价格为 0.1963 元 /kWh，可再生能源市场购电价格为 0.2487 元 /kWh，日前市场电价与购电量呈线性相关。

成本参数方面，风电单位出力成本为 0.296 元 /kW，光伏单位出力成本为 0.462 元 /kW，储能单位充放电成本为 0.084 元 /kWh，可削减负荷单位补偿价格为 0.247 元 /kW，可再生能源消纳缺额单位罚金为 0.0982 元 /kWh。

风光出力与负荷数据来源于实际电网运行统计，风电出力在夜间与凌晨时段较高，光伏出力集中在白天时段，初始负荷呈现早晚双峰特征，最大可削减负荷随时段变化有所差异。

4.2 储能设备对售电公司收益的影响

为分析储能设备的作用，分别对比含储能与不含储能两种场景下售电公司的收益情况。结果显示，含储能场景下售电公司月度收益为 144045.63 元，不含储能场景下为 138538.82 元，储能设备使收益提升 5506.81 元，增幅约 3.97%。

储能设备提升收益的核心逻辑的在于其对电价波动的平抑作用。在日前市场电价较低的时段（如凌晨低谷时段），储能设备充电储存电能，降低该时段主网购电量；在电价较高的高峰时段，储能设备放电替代部分主网购电，减少高价购电支出。同时，储能设备可平抑可再生能源出力波动，减少因风光出力突变导致的功率不平衡惩罚，进一步提升收益稳定性。

4.3 可再生能源消纳权重对售电公司收益的影响

设定四种不同的可再生能源消纳权重场景，分析其对售电公司收益的影响：场景一为各时段消纳权重均 15%；场景二为各时段均 20%；场景三为各时段均 25%；场景四为差异化权重（1-8 时 20%、9-16 时 25%、17-24 时 15%）。

算例结果表明，可再生能源消纳权重与售电公司收益呈负相关关系。场景一（15% 权重）收益最高，为 144045.63 元；场景三（25% 权重）收益最低，为 140074.54 元，较场景一减少 3971.09 元。这是因为可再生能源市场购电价格高于常规能源市场，随着消纳权重提升，售电公司需增加可再生能源购电量，导致购电成本上升；同时，更高的消纳要求限制了购电组合的灵活性，进一步压缩利润空间。

场景四的差异化权重方案收益为 141047.75 元，虽低于场景一，但高于场景二与场景三。该结果表明，结合风光出力时段特性设计差异化消纳权重，可在满足政策要求的同时，最大限度降低对售电公司收益的负面影响，既有利于提升可再生能源消纳效率，又兼顾了市场主体的经济利益，具有更强的实际应用价值。

4.4 储能在消纳权重变化中的调节作用

进一步分析储能设备在不同消纳权重场景下的调节作用，结果显示，当消纳权重提升时，储能设备的充放电调度策略更趋活跃。在高消纳权重场景下，售电公司需购买更多可再生能源电量，而可再生能源出力的波动性增加了供需平衡难度。此时，储能设备通过在可再生能源出力高峰时段充电、低谷时段放电，有效平抑出力波动，减少功率不平衡惩罚；同时，在电价低谷时段储存低价电能，高峰时段替代高价购电，部分抵消了因增加可再生能源购电导致的成本上升。

对比含储能与不含储能场景下不同消纳权重的收益变化可知，随着消纳权重提升，不含储能场景的收益下降幅度更大，而储能设备的存在显著缓解了收益下滑趋势，证明储能设备是售电公司应对可再生能源消纳权重提升的重要灵活性资源。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文通过构建考虑储能与可再生能源消纳责任制的售电公司购售电优化模型，结合智能优化算法求解与算例分析，得出以下核心结论：

第一，可再生能源消纳责任制对售电公司收益具有显著影响。消纳权重越高，售电公司的购电成本越高，收益越低；采用差异化时段消纳权重，可在满足政策要求的前提下，降低对收益的负面影响，提升可再生能源消纳的合理性。

第二，储能设备能够有效提升售电公司收益。储能设备通过平抑日前市场电价波动、缓解可再生能源出力波动、减少功率不平衡惩罚等途径，降低购电成本，提升收益稳定性；同时，储能设备可缓解高消纳权重带来的收益下滑压力，是售电公司应对政策变化的重要工具。

第三，智能优化算法适用于售电公司购售电策略优化问题。遗传算法及多元宇宙优化、改进麻雀优化等改进算法均能有效求解该模型，其中改进算法在收敛精度与速度上表现更优，可为售电公司提供高效、可靠的优化方案。

5.2 研究展望

本文的研究成果为售电公司购售电策略优化提供了理论与实践参考，未来可从以下方向进一步深化研究：一是拓展购电渠道，将绿色证书交易、辅助服务市场等纳入模型，丰富售电公司的盈利模式；二是考虑更复杂的不确定性因素，如电价预测误差、负荷预测误差等，构建鲁棒优化模型，提升策略的抗风险能力；三是结合区块链、大数据等新技术，实现购售电策略的动态调整与实时优化，适配电力市场的动态变化特征。

📚第二部分——运行结果

本来想几个最新算法或者改进算法比较着玩一下，发现不一定原始算法就不好，哈哈哈。

%% 步骤2：初始化遗传算法参数

NP = 50; % 种群数量

L = 3; % 优化参数：主网出力、储能出力、可削减负荷

Pc = 0.5; % 交叉率

Pm = 0.1; % 变异率

G = 10; % 最大遗传代数

e1 = 0.05; % 风机预测误差系数

e2 = 0.05; % 光伏预测误差系数

T = 24; % 24个时段

%% 步骤9：遗传算法主逻辑（移到所有子函数之前）

% 初始化种群（核心修复：明确三维数组维度为NP×L×T，避免索引混乱）

X = unifrnd(-100,100,NP,L,T); % NP个个体，每个个体L个参数，每个参数T个时段

best_fitness = zeros(G,1); % 记录每代最优适应度

best_x = zeros(L,T,G); % 记录每代最优解（维度：参数×时段×代数）

for g = 1:G

% 计算父辈目标函数和惩罚项

parentfit = calc_f(X,NP,T,Psell,Pbuy,PF,PS,XDCRL,CUTPL,e1,e2);

parentee = calc_e(X,NP,T,PL,PF,PS,XDCRL,CUTPL,e1,e2);

parentfitness = parentfit - parentee; % 适应度=目标函数-惩罚项

% 遗传操作

X2 = select(X,parentfitness,NP);

X3 = crossover(X2,Pc,T,XDCRL,CUTPL,PL,PF,PS,e1,e2);

X4 = mutation(X3,Pm,T,XDCRL,CUTPL,PL,PF,PS,e1,e2);

% 计算子代目标函数和惩罚项

childfit = calc_f(X4,NP,T,Psell,Pbuy,PF,PS,XDCRL,CUTPL,e1,e2);

childee = calc_e(X4,NP,T,PL,PF,PS,XDCRL,CUTPL,e1,e2);

childfitness = childfit - childee;

% 父子代选择更新种群

fitness = zeros(NP,1);

ee = zeros(NP,1);

for j = 1:NP

[X4(j,:,:),fitness(j),ee(j)] = update_best(X(j,:,:),parentfitness(j),...

parentee(j),X4(j,:,:),childfitness(j),childee(j));

end

% 记录每代最优

[best_fitness(g),best_idx] = max(fitness);

best_x(:,:,g) = X4(best_idx,:,:);

X = X4; % 更新种群

end

%% 步骤10：结果输出与绘图（移到所有子函数之前）

% 最优结果

fprintf('\n遗传算法计算完成！\n');

fprintf('最优适应度值：%.4f\n',best_fitness(end));

gbest = best_x(:,:,end); % 最终最优解

% 核心修复：正确提取三维数组元素（参数×时段）

gridbest = gbest(1,:); % 第1个参数：主网出力

xdcllbest = gbest(2,:); % 第2个参数：储能出力

cutplbest = gbest(3,:); % 第3个参数：可削减负荷

pfbest = PF .* (1+e1); % 风机实时功率

psbest = PS .* (1+e2); % 光伏实时功率

% 绘图1：迭代曲线（低版本plot兼容）

figure(1);

plot(1:G,best_fitness,'r-','LineWidth',1.5);

xlabel('迭代次数'); ylabel('最优适应度值');

title('遗传算法迭代曲线');

legend('迭代曲线','Location','best');

grid on;

% 绘图2：实时功率平衡图

figure(2);

plot(1:T,PL,'b-','LineWidth',1.5,'DisplayName','实时负荷');

hold on;

plot(1:T,pfbest,'r--d','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName','风机功率');

hold on;

plot(1:T,psbest,'g-.','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName','光伏功率');

hold on;

plot(1:T,gridbest,'c:+','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName','微电网与主网交换功率');

hold on;

plot(1:T,xdcllbest,'m--v','LineWidth',1,'MarkerSize',4,'DisplayName','储能功率');

xlabel('时间/h'); ylabel('功率/kW');

title('遗传算法求解结果-实时功率');

legend('Location','best');

grid on;

% 绘图3：可削减负荷曲线

figure(3);

plot(1:T,cutplbest,'k-','LineWidth',1.5);

xlabel('时间/h'); ylabel('功率/kW');

title('可削减负荷功率曲线');

legend('可削减负荷','Location','best');

grid on;

🎉第三部分——参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]陈名扬,刘敏,鲁杰.考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略[J].电力科学与工程,2021,37(10):18-27.

🌈第四部分——本文完整资源下载

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