1. 问题重述

1.1. 问题背景

我国于2020年提出了实现“碳达峰、碳中和”的双重碳减排目标，积极发展可再生能源并推动低碳电力的发展，这对于实施低碳行动具有重要意义。随着可再生能源的大规模接入电网，传统的电力系统的“供给侧”主动调节能力面临着一定的挑战，因此必须开发新的调节资源以确保电网的稳定运行。在全球碳中和目标的驱动下，各国都在积极推进能源转型，以减少温室气体排放和依赖化石燃料。实现碳中和需要大规模应用可再生能源，如风能和光伏发电，同时还需要提高能源利用效率和系统的灵活性。园区微电网作为一种新兴的分布式能源解决方案，通过将风能、光伏和储能系统相结合，能够在局部区域内实现能源自给自足，优化能源管理，并提升能源系统的稳定性和经济性[1]。基于极限学习机算法预测风光储功率以及柔性负荷功率，从时间角度出发，先制定日前优化调度，根据实时预测结果对日前优化调度结果采用粒子群算法进行滚动优化，其优化调度的目标为成本最低、网损最小。仿真结果表明：考虑柔性负荷的调峰能力、多目标函数、多时间尺度的优化调度方法能够有效提升含风光储综合能源的经济效益、社会效益，增加了可再生新能源发电的消纳能力，为源荷共同参与削峰填谷协调调度提供了参考。在这样的背景下，研究园区微电网的风光储协调优化配置显得尤为重要。通过科学合理的配置和优化，园区微电网可以最大限度地利用可再生能源，减少碳排放，降低能源成本，提升能源系统的可靠性。

1.2. 问题描述

问题1. 各园区独立运营储能配置方案及其经济性分析

系统结构如图1所示。以典型日风光发电功率为依据，设园区从风电、光伏的购电成本分别为0.5元/kWh、0.4元/kWh。

Figure 1. Schematic diagram of the structure of the microgrids in the three campuses that are independently connected to the main power grid

图1. 三个园区微电网各自独立接入主电网结构示意图

1) 分析未配置储能时各园区运行的经济性，包括：购电量、弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本，并分析影响其经济性的关键因素；

2) 各园区分别配置50 kW/100 kWh储能，制定储能最优运行策略及购电计划，分析各园区运行经济性是否改善，并解释其原因；

3) 假设风光荷功率波动特性保持上述条件不变，你认为50 kW/100 kWh的方案是否最优？若是，请给出分析依据；若不是，请制定各园区最优的储能功率、容量配置方案，论证所制定方案的优越性。

问题2. 联合园区储能配置方案及其经济性分析

若三个园区总发电与总负荷相均衡，形成联合运营园区，系统结构如图2所示。以典型日风光发电和负荷功率为依据，设园区从风电、光伏的购电成本分别为0.5元/kWh、0.4元/kWh。

1) 若未配置储能，分析联合园区运行经济性，包括：联合园区的总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本；

2) 假设风光荷功率波动特性保持上述条件不变，制定联合园区的总储能最优配置方案，给出储能运行策略及购电计划，分析其经济性；

3) 与各园区独立运营相比，园区联合运营有何经济收益，试分析导致经济收益改变的主要因素。

Figure 2. Schematic diagram of the joint access of microgrids in three parks to the main power grid

图2. 三个园区微电网联合接入主电网结构示意图

问题3. 园区风、光、储能的协调配置方案及其经济性分析

如果园区经理委托你制定园区未来的风光储协调配置方案，并给出方案经济性分析论证报告。制定配置方案的条件：三个园区的最大负荷增长50%，且负荷波动特性不变，风电、光伏电源的配置成本分别为3000元/kW、2500元/kW，投资回报期按5年考虑。

1) 分别按各园区独立运营、联合运营制定风光储协调配置方案；

2) 按附件3给出的全年12个月典型日风光发电功率数据，网购电采用如表1所示分时电价，制定各园区独立运营的风光储协调配置方案。

Table 1. Time-of-use tariff

表1. 分时电价表

2. 问题分析

在能源转型和可持续发展的背景下，园区微电网的优化配置问题至关重要。园区微电网通过风力和光伏发电联合主电网为负荷供电。为了尽量提高风光电量在总负荷中的占比，园区需要配置较高比例的风光发电装机容量。然而，由于园区负荷需求与风光发电功率的时间分布不匹配，可能会导致部分发电量无法利用，即出现弃电问题。为了解决这一问题，配置储能系统成为一个有效的解决方案。储能系统能够在发电量过剩时储存电能，并在需求高峰时释放，从而平衡负荷发电功率的时序差异，减少弃电现象。

然而，电化学储能系统的成本较高，因此在配置储能系统时需要综合考虑其投资与收益。具体来说，需要评估储能系统在减少弃电、提高风光发电利用率和降低整体电力成本方面的收益，是否能够抵消其高昂的初始投资和维护费用。这要求对储能系统的经济效益进行详细的分析，包括对电价、政策补贴、技术进步等因素的考虑，从而做出最优的投资决策。

总体而言，虽然配置储能系统可以有效缓解园区负荷与风光发电功率的不匹配问题，但其高成本使得需要进行全面的经济性分析，以确保投资的合理性和收益的最大化。

2.1. 问题一的分析

题目第一问分析未配置储能时各园区运行的经济性。本文就首先定义购电量、弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本四个指标计算公式，然后根据公式定义去计算相应的结果。最后为了筛选影响经济性的关键因素，本文选定通过让风电价格、光伏价格、主电站价格波动去分析不同园区用电成本的波动情况，最终判断出影响成本的关键因素。

题目第二问分析在配置50 kW/100 kWh储能时的储能最优运行策略及购电成本。本文以SOC允许范围10%~90%、充放电效率95%等条件为约束条件，储能策略为决策变量，成本最低为目标函数求解，然后与第一问的成本进行对比。分析出各园区经济性是否改善。

题目第三问分析在风光和功率波动特性保持上述条件不变的前提下，50 kw/100 kWh的方案是否最优。类似于第二问，本文增加决策变量储能设备容量。配置方案约束条件为目标函数与第二问一致，最后可求得最佳储能策略容量配置方案。

2.2. 问题二的分析

题目第一问计算联合园区的四个主要指标：总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本，利用问题一的计算公式计算并给出上述四个指标的具体数值。

题目第二问在保持风光荷功率波动特性不变的前提下，制定储能配置方案。我们要确保优化购电量，选择低电价时段购电，高电价时段使用储能系统供电。

题目第三问先对比联合园区配置储能前后与独立园区总和的对比结果。对结果进行比较，联合运营与独立运营的不同之处就在于园区范围的扩大，导致总光伏、风电装机容量的变化。最后分析导致经济收益改变的主要因素，能够显著影响总成本变化的因素。

2.3. 问题三的分析

题目第一问需要我们分别为各个园区制订风电、光伏和储能的协调配置方案，同时考虑独立运营和联合运营两种情况。可以利用问题二的模型，并新增风电和光伏两个决策变量，在目标函数中多考虑配置风电和光伏的成本。然后，通过粒子群优化算法(PSO)求解得到最优方案。具体来说，对于各园区独立运营的情况，每个园区需要单独优化其风电、光伏和储能的配置，目标是最小化其总成本，包括投资成本和运行成本。而对于联合运营的情况，所有园区共享风电、光伏和储能资源，目标是整个系统的总成本最小化，从而利用园区间的协同效应，提高资源利用效率。

题目第二问需要根据全年12个月的典型日风光发电功率数据，制定各园区独立运营的风光储协调配置方案，并且考虑分时电价(如表1所示)。这个问题相比第一问，需要多考虑分时电价的成本变化和不同月份典型风光发电数据的变化。另外，题目要求投资回报期为五年，即60个月的总成本回收。为此，在优化时不仅要考虑每个月的成本最小化，还要综合考虑五年的投资回报情况，确保配置方案在五年内回本。

3. 模型假设

1) 查阅资料真实无误。

2) 风力和光伏发电具有随机性和波动性，其输出功率和时间相关。

3) 园区负荷具有一定的时序规律，可以通过历史负荷数据进行建模和预测。

4) 储能系统有确定的充放电效率，并且储能系统有容量限制，包括最大充电功率和最大放电功率。

5) 每个园区微电网的发电、负荷和储能系统是独立运行和优化的。

6) 配置储能系统的收益主要减少弃电、降低购电成本和提高风光发电占比。

7) 储能系统的充放电行为遵循一定的策略，如根据负荷和发电情况进行优化调度。

4. 模型建立

4.1. 问题一

4.1.1. 各园区独立运营储能配置方案模型的建立

问题一第一问模型建立：

为便于理解，可将负荷视为需求量，发电量视为供给量，基于此对各园区运行时的经济性进行分析。根据附件1中各园区典型日负荷数据即可得到各园区日均购电量。即基本数学模型可以表达为：

$B_i=-{\displaystyle {\int }_{\left({\displaystyle {\int }_0^t{p}_{pv,i}\cdot n_i^1\left(t\right)\text{d}t}+{\displaystyle {\int }_0^t{p}_{w,i}\cdot n_i^2\left(t\right)\text{d}t}-{\displaystyle {\int }_0^t{p}_i^{\cos t}\left(t\right)\text{d}t}\right)}^{}\left({\displaystyle {\int }_0^t{p}_{pv,i}\cdot n_i^1\left(t\right)\text{d}t}+{\displaystyle {\int }_0^t{p}_{w,i}\cdot n_i^2\left(t\right)\text{d}t}-{\displaystyle {\int }_0^t{p}_i^{\cos t}\left(t\right)\text{d}t}\right)\text{d}t}$

根据上面购电量计算公式，由于此时未配置储能，故超出负荷值的多余电量便为弃风弃光电量。即基本数学模型可以表达为：

$D_i={\displaystyle {\int }_{\left({\displaystyle {\int }_0^t{p}_{pv,i}\cdot n_i^1\left(t\right)\text{d}t}+{\displaystyle {\int }_0^t{p}_{w,i}\cdot n_i^2\left(t\right)\text{d}t}-{\displaystyle {\int }_0^t{p}_i^{\cos t}\left(t\right)\text{d}t}\right)}^{}\left({\displaystyle {\int }_0^t{p}_{pv,i}\cdot n_i^1\left(t\right)\text{d}t}+{\displaystyle {\int }_0^t{p}_{w,i}\cdot n_i^2\left(t\right)\text{d}t}-{\displaystyle {\int }_0^t{p}_i^{\cos t}\left(t\right)\text{d}t}\right)\text{d}t}$

根据上面电量计算公式，各园区可再生能源发电优先供给本区域负荷，不足部分从主电网购电，网购电价格为1元/kWh，园区从风电、光伏的购电成本分别为0.5元/kWh、0.4元/kWh。即可以得到总供电成本数学模型：

$\begin{array}{l}总成本=0.5\times 风电购电量+0.4\times 光伏购电量+主电网购电量\\ w_i=B_i\ast pric{e}_{grid}+E_i^1\left(24\right)\ast pric{e}_{wind}+E_i^2\left(24\right)\ast pric{e}_{solar}\end{array}$

同理可以得到单位电量供电成本数学模型：

$avg{W}_i=W_i/E_i\left(24\right)$

问题一第二问模型建立：

根据题目所给数据制定储能最优运行策略及购电计划，是一个优化问题，需要确定决策变量、目标函数、约束条件，构建优化模型。最小化各园区购电总成本和风光发电成本，同时考虑储能系统的功率和能量成本的数学模型：

$\begin{array}{l}\min {\displaystyle \sum _i{\displaystyle \sum _t\left(C_{grid}\cdot P_{grid,i,t}+C_{wind}\cdot P_{wind,i,t}+C_{solar}\cdot P_{solar,i,t}\right)}}\\ +{\displaystyle \sum _i{\displaystyle \sum _t\left(C_{batt\text{\_}power}\cdot P_{batt\text{\_}charge,i,t}+C_{batt\text{\_}energy}\cdot P_{batt\text{\_}discharge,i,t}\right)}}\end{array}$

该模型对应的约束条件包括能量平衡约束、储能电量变化约束、储能容量约束、储能功率约束、储能初始状态约束：

$\{\begin{array}{l}{L}_{i,t}+P_{batt\text{\_}charge,i,t}=P_{grid,i,t}+P_{wind,i,t}+P_{solar,i,t}+P_{batt\text{\_}discharge,i,t}\\ E_{batt,i,t+1}=E_{batt,i,t}+{\eta }_{charge}\cdot P_{batt\text{\_}charge,i,t}-\frac{P_{batt\text{\_}discharge,i,t}}{{\eta }_{discharge}}\\ SO{C}_{min}\cdot E_{batt\text{\_}max}\le E_{batt,i,t}\le SO{C}_{max}\cdot E_{batt\text{\_}max}\\ 0\le P_{batt\text{\_}charge,i,t}\le P_{batt\text{\_}max}\\ 0\le P_{batt\text{\_}discharge,i,t}\le P_{batt\text{\_}max}\\ E_{batt,i,0}=E_{batt,i,T}\end{array}$

问题一第三小问模型建立：

第二问相比第三问仅需要增加两个决策变量储能装置的功率上限$P_{up}$ 和容量上限$E_{up}$ 。由于本文采用SOC值对电量范围进行约束，故本文无需考虑容量上限带来的约束条件变化，在SOC值计算中已经实际对$E_{up}$ 进行约束。模型与第二小问相同，在程序中需要遍历不同的电池参数找到最优解。

4.1.2. 问题一的求解与分析

第一小问：

计算购电量公式为积分计算公式，故本文采用复合梯形公式求解：

${\displaystyle {\int }_a^{b}f\left(x\right)\text{d}x}=\left(b-a\right)\cdot f\left(\frac{b-a}{2}\right)$

根据前面的数学模型计算出四个指标计算结果，结果如下表2所示。

Table 2. A summary table of the calculation results of each indicator

表2. 各指标计算结果汇总表

为了更直观的看出三个园区的购电量和弃电量的对比，我们做出如下分析：

关键因素分析：

本文针对风电价格、光伏发电价格、主电站价格进行灵敏度分析，分别控制一个变量变化，其他变量与题目条件一致，探究不同价格对不同园区影响。

从我们自己后续用MATLAB制作的三个图可以得出，园区A对主电站价格更敏感、园区B对风电发电价格更敏感、园区C对主电站价格更敏感，即园区A的关键因素是主电站价格，园区B的关键因素是风电发电价格，园区C的关键因素是主电站价格。

第二小问：

为提高其对于电网储能系统的控制效果，提出基于改进粒子群算法的电网混合储能控制方法。本文采用粒子群优化算法求解上述优化模型[2]。粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化技术，它借鉴了鸟群觅食、鱼群觅食等自然界群体行为的机制，通过个体间的信息共享和协作来实现对问题的优化。PSO算法广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等领域。

PSO算法简单易实现，参数少，计算量小；收敛速度快，适合大规模并行计算；具有良好的全局搜索能力，能够有效跳出局部最优。适用于各种优化问题，尤其在大规模和高维搜索空间中表现优异。具体流程如下图3所示。

利用粒子群优化算法求解上述模型，得到如下表3的结果。

从上表可以看出配置储能设备后三个园区的购电量、供电成本、弃风弃光量均下降，经济性相关指标均趋于最优方向。即各园区配置储能设备后，经济性都得到了明显改善。

第三小问：

利用粒子群优化算，求解出结果如下表4所示。

Figure 3. Flowchart of particle swarm optimization algorithm

图3. 粒子群优化算法流程图

Table 3. Summary table of the calculation results of each index before and after the use of energy storage

表3. 储能使用前后的各指标计算结果汇总表

Table 4. Summary table of the calculation results of each indicator after the energy storage capacity is changed

表4. 更改储能容量后各指标计算结果汇总表

通过计算得出各个园区最优方案对应的电池功率及储能：园区A：56.006 kW/250 kWh、园区B：100 kW/162.2614 kWh、园区C：99.8385 kW/146.6854 kWh。从上表中可以看出，更改储能容量，总成本下降，但是部分园区的弃电量存在上升情况，因而50 kW/100 kWh的方案不是最优方案。所以实际应用可以从多方面考虑结果选出最优方案。

4.2. 问题二

4.2.1. 联合运营储能配置方案模型

问题二第一小问模型建立：

计算联合园区的总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本数学模型：

总购电量：$B=-{\displaystyle {\int }_{{\displaystyle \sum _{i=1}^3{E}_i\left(t\right)}}{\displaystyle \sum _{i=1}^3{E}_i\left(t\right)}}$

总弃风弃光电量：$D={\displaystyle {\int }_{{\displaystyle \sum _{i=1}^3{E}_i\left(t\right)}}{\displaystyle \sum _{i=1}^3{E}_i\left(t\right)}}$

总供电成本：$W_i=B\ast pric{e}_{grid}+E^1\left(t\right)\ast pric{e}_{wind}+E^2\left(t\right)\ast pric{e}_{solar}$

单位电量平均供电成本：$avgW=W/E\left(24\right)$

问题二第二小问模型建立：

与问题一的第二小问类似，需要根据题目所给数据制定储能最优配置方案，确定决策变量，约束条件，构建优化模型，考虑储能电池参与后的总成本最小的数学模型：

$\min W_i=b_i\ast pric{e}_{grid}+{\displaystyle \sum _{k=1}^{24}\left(\left(E_i^1\left(k+1\right)-E_i^1\left(k\right)\right)\ast pric{e}_{wind}+\left(E_i^2\left(k+1\right)-E_i^2\left(k\right)\right)\ast pric{e}_{solar}\right)}$

该模型对应的约束条件如下：

$\{\begin{array}{l}10\%\le SO{C}_k\le 90\%\\ SO{C}_k=SO{C}_{k-1}+P_k\ast T/E_{ug}\ast n_i\\ P_i\le P_{up}\end{array}$

问题二第三小问模型建立：

主要是对联合运营和独立运营的结果进行比较。联合运营的不同之处在于园区范围的扩大，这导致总光伏和风电装机容量的变化。可以将联合运营视为一个新的园区D。模型和第一题中的类似，只有变量的取值范围有所改变。

4.2.2. 问题二分析与解决策略

根据题目要求计算联合园区的四个指标：总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本。根据第一小问的数学模型来计算这些指标，在风光荷功率波动特性保持不变的前提下，第二问要求我们为联合园区制定总储能的最优配置方案，并提供储能的运行策略和购电计划。

第一小问：

利用第一小问中的数学模型，计算出联合园区的总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本四个指标，并且同时与第一问的独立园区总和的情况计算结果进行对比，得出如下表5的结果所示。

Table 5. Summary table of the calculation results of each indicator before and after the union

表5. 联合前后各指标计算结果汇总表

从表中可以看出联合园区总购电量、总弃风弃光电量、总供电成本和单位电量平均供电成本均低于独立园区总和，说明联合园区对于经济性方面十分有效。

第二小问：

利用粒子群优化算法求解上述优化模型得到最优解，联合园区储能电池105.2343 kW/318.0858 kWh。然后计算得到各指标如下表6。

Table 6. A summary table of the calculation results of each indicator before and after the energy storage is configured

表6. 配置储能前后各指标计算结果汇总表

从上表可以看出，在配置储能后，联合园区的购电量、弃风弃光量、总供电成本和单位电量平均供电成本都显著下降，各项指标均趋于最经济的结果。这表明储能配置方案有效提升了资源利用效率，降低了整体供电成本，使得园区的电力供应更加经济高效。

第三小问：

主要是对联合运营和独立运营的结果进行比较。联合运营的不同之处在于园区范围的扩大，这导致了总光伏和风电装机容量的变化。实际上，可以将联合运营视为一个新的园区D。为了分析导致经济收益改变的主要因素，需要重点分析那些能够显著影响总成本变化的因素。这些因素包括总光伏和风电装机容量的变化、购电量的减少、弃风弃光量的减少，以及储能配置方案的优化对总供电成本和单位电量平均供电成本的影响。通过这些方面的分析，可以更清楚地理解联合运营模式下经济收益变化的原因。

对比联合园区配置储能前后与独立园区总和的对比结果，对比结果如下表7所示。

Table 7. Summary table of the calculation results of each index before and after the configuration of energy storage in the joint park and the sum of the independent park

表7. 联合园区配置储能前后与独立园区总和的各指标计算结果汇总表

将上表可视化，其中平均成本数值与其它数据量级差距过大，本文打算将其乘以4000再画出柱状图。

从上表和我们后续实验中得到的图中我们可以分析得出，独立园区在购电量、弃电量和总成本等各项指标上都明显高于联合园区。这些数据表明，联合园区在电力采购、弃风弃光和整体供电成本方面都表现出更好的经济性。联合园区通过扩大园区范围和增加光伏、风电装机容量，显著降低了购电量和弃电量，同时优化了储能配置，从而减少了总供电成本。因此，可以很直观地看出，联合园区的经济效益远远优于独立园区。

我们可以由此得到，三个园区并不是在同一时间段购电或弃电。例如，园区A主要依赖光伏发电，发电集中在白天的9~15时段，因此在这个时间段会有弃电现象。而对于主要依赖风力发电的园区B来说，这段时间恰好是其购电需求的高峰期。如果能够将园区A在白天的富足电量供给园区B，就可以减少园区B从主电站的购电量。园区B在清晨和深夜时段风力发电量较高，有富余电量，这些富余电量可以供给园区A，满足其在这些时间段的电力需求。通过这种电力资源的互补供给，可以有效减少各园区从主电站的购电量，优化电力使用效率。由此我们可以确信，联合园区的电力富足和缺失状况均有所改善，因为各园区可以互相补充电力需求。由于不同园区的发电量和用电需求存在差异，这种互补仍不能完全避免电量富裕或缺失的情况。具体来说，园区A和园区B在不同时间段的发电量和需求量不同，即使通过互补供电可以减少部分购电量和弃电量，但因为光伏和风力发电的波动性和不确定性，仍然会出现某些时段电量过剩或不足的现象。因此，尽管联合运营提高了电力利用效率，优化了经济效益，但无法完全消除电力富余或缺失的问题。

4.3. 问题三

4.3.1. 各园区独立经营，联合经营风光储协调配置模型

问题三第一小问模型建立：

在没有明确的利润率数据的情况下，我们可以将风电和光伏电源的配置成本视为一种长期的成本摊销。具体来说，我们将初始投资成本分摊到设备的整个使用寿命期间，使得每年的成本更加均衡和可预测。为了简化问题，可以假设每年通过发电产生的电量来分摊这部分成本。这样，我们就能够将一次性的高额投资成本转换为每年的固定支出，从而便于进行经济性分析和成本管理。

每年需要分摊的配置成本可以表达为：

$\begin{array}{l}{C}_{wind\text{\_}config\text{\_}annual}=\frac{3000}{5}=600元/\text{kW}/年\\ C_{solar\text{\_}config\text{\_}annual}=\frac{2500}{5}=500元/\text{kW}/年\end{array}$

每年的配置成本应根据年发电量来分摊到每个时刻的发电成本中。假设一年有24 × 365个时刻，则时刻t的风电和光伏的配置成本分别为：

$\begin{array}{l}{C}_{wind\text{\_}config\text{\_}t}=\frac{600}{A_{wind,i}\cdot T_{year}}\\ C_{solar\text{\_}config\text{\_}t}=\frac{500}{A_{solar,i}\cdot T_{year}}\end{array}$

将配置成本添加到目标函数中，得到新的目标函数：

$\begin{array}{l}\min {\displaystyle \sum _i{\displaystyle \sum _t\left(C_{grid}\cdot P_{grid,i,t}+\left(C_{wind}+C_{wind\text{\_}config\text{\_}t}\right)\cdot P_{wind,i,t}+\left(C_{solar}+C_{solar\text{\_}config\text{\_}t}\right)\cdot P_{solar,i,t}\right)}}\\ +{\displaystyle \sum _i{\displaystyle \sum _t\left(C_{batt\text{\_}power}\cdot P_{batt\text{\_}charge,i,t}+C_{batt\text{\_}power}\cdot P_{batt\text{\_}discharge,i,t}\right)}}\end{array}$

问题三第二小问模型建立：

第二小问实际上是对第一小问的参数进行了修改，这里的分时电价指的是可再生能源发电不足以供给本区域负荷，不足部分从主电网购电价格的变动，第二小问的模型与第一小问类似，只增加了一个关于网购电价格的分段函数：

$C_{grid,t}=\{\begin{array}{l}17\le t\le 22\\ \text{0}\text{.4}\text{else}\end{array}$

4.3.2. 问题三求解与分析策略

第一小问：

利用粒子群优化算法求解可得：

1) 园区A电池功率：99.82，电池储能：387.34，新增光伏储能：68.76；

2) 园区B电池功率：32.25，电池储能：80.64，新增风电储能：0；

3) 园区C电池功率：99.32，电池储能：269.68，新增光伏储能：0，新增风电储能：407.75；

4) 联合园区电池功率：100，电池储能：249.99，新增光伏储能：31.81，新增风电储能：1000。

求解步骤：

预先估算每个园区年风电和光伏的总发电量

1) 从附件3中的数据，我们可以计算每个园区每年通过风电和光伏产生的总发电量。假设附件3提供了每个月的典型日风光发电功率数据(即每小时的发电功率)，通过累加这些典型日的数据，我们可以估算全年发电量。

2) 根据年发电量和年时刻数计算每个时刻的配置成本分摊。

3) 在原目标函数基础上加入配置成本分摊项。

原目标函数是为了最小化总成本，包括运行成本和投资成本。现在我们需要在目标函数中加入风电和光伏配置成本的分摊项。通过这种方法，我们可以将风电和光伏电源的配置成本合理地摊销到每年的运行成本中，从而进行更加全面的成本分析和优化。

运用MATLAB运行的结果如下图4所示。

Figure 4. The optimal solution for the coordinated allocation of wind, solar, and storage under independent operation

图4. 独立运营下风光储协调配置最优解

第二小问：

利用粒子群优化算法求解结果得到如下表8所示。

Table 8. Summary table of the calculation results of each index under the coordinated allocation of wind and solar storage in each park and joint parks

表8. 各个园区以及联合园区风光储协调配置下各指标计算结果汇总表

计算结果如下所示：

1) 园区A电池功率：99.9985，电池储能：475.7177，新增光伏储能：717.0494；

2) 园区B电池功率：0，电池储能：0，新增风电储能：0；

3) 园区C电池功率：100，电池储能：364.7745，新增光伏储能：252.5501，新增风电储能：0；

4) 联合园区电池功率：92.7313，电池储能：259.9225，新增光伏储能：590.0314，新增风电储能：980.3。

运行的MATLAB程序上也只是改一部分参数，求解得到结果如下图5所示。

Figure 5. The optimal solution for the coordinated allocation of wind, solar, and storage independently operated in each park under Annex 3

图5. 在附件3下各园区独立运营的风光储协调配置的最优解

5. 分析论证报告

园区未来的风光储协调配置方案经济性分析论证报告

1. 引言

本报告旨在对某园区的风电、光伏和储能系统的配置方案进行全面的经济性分析和论证。通过这一分析，我们的目标是通过优化配置方案，最小化园区的总成本，同时确保系统的经济性和可持续性。为此，我们利用了附件3中提供的全年风光发电功率数据，结合粒子群优化算法(PSO)来求解最佳的配置方案。在分析过程中，我们考虑了负荷增长的影响，假设负荷波动特性不变的情况下，三个园区的最大负荷均增长50%。此外，我们采用了风电和光伏电源每千瓦(kW)的配置成本分别为3000元和2500元，这包括了发电系统的所有必要设备的投资成本。为了评估项目的经济效益，我们设定了一个5年的投资回报期，作为收回全部投资(包括初始投资和运营成本)的时间框架。通过这些方法和假设，本报告致力于提供一个切实可行的、具有经济效益的风电、光伏和储能系统优化配置方案。

2. 数据与假设

2.1. 数据来源

附件3提供了全年12个月典型日的风光发电功率数据。这些数据用于估算年总发电量。

2.2. 主要假设

1) 风电和光伏电源的总配置成本分别为100万元和150万元。

2) 设备使用寿命为20年。

3) 分时电价如表1所示。

4) 每年总计8760小时(24小时/天，365天/年)。

3. 年总发电量计算

利用附件3中的数据，我们估算了每个园区的年风电量和光伏总发电量。

4. 配置成本分摊

4.1. 每年的摊销成本：

$\begin{array}{l}{C}_{wind\text{\_}config\text{\_}annual}=\frac{3000}{5}=600元/\text{kW}/年\\ C_{solar\text{\_}config\text{\_}annual}=\frac{2500}{5}=500元/\text{kW}/年\end{array}$

4.2 每时刻t的摊销成本：

$\begin{array}{l}{C}_{wind\text{\_}config\text{\_}t}=\frac{600}{A_{wind,i}\cdot T_{year}}\\ C_{solar\text{\_}config\text{\_}t}=\frac{500}{A_{solar,i}\cdot T_{year}}\end{array}$

5. 新目标函数

在原目标函数基础上，加入配置成本分摊项：

$\begin{array}{l}\min {\displaystyle \sum _i{\displaystyle \sum _t\left(C_{grid}\cdot P_{grid,i,t}+\left(C_{wind}+C_{wind\text{\_}config\text{\_}t}\right)\cdot P_{wind,i,t}+\left(C_{solar}+C_{solar\text{\_}config\text{\_}t}\right)\cdot P_{solar,i,t}\right)}}\\ +{\displaystyle \sum _i{\displaystyle \sum _t\left(C_{batt\text{\_}power}\cdot P_{batt\text{\_}charge,i,t}+C_{batt\text{\_}power}\cdot P_{batt\text{\_}discharge,i,t}\right)}}\end{array}$

6. 优化求解

采用粒子群优化算法(PSO)对上述目标函数进行优化求解。即在满足所有约束条件的情况下，找到风电、光伏和储能配置的最佳方案。

7. 经济性分析结果

通过优化求解，我们获得了风电、光伏和储能系统的最佳配置方案，并计算出了总成本。结果显示，考虑配置成本的分摊后，可以更全面地评估系统的经济性，同时确保满足电力需求并实现成本的最小化。具体的优化结果包括每个园区的最佳配置容量、每年的总成本以及单位电量的成本分摊情况。通过比较不同配置方案，我们能够确定最佳方案，使得园区在经济性和可持续性方面达到最佳平衡。

8. 结论

本报告详细分析了风电、光伏和储能系统的配置成本，通过将这些成本进行长期摊销，并结合分时电价和全年发电量数据，建立了一个优化模型并求解出最优方案。研究结果表明，采用长期成本摊销的方法，能够有效简化成本分析过程，提供可靠的经济性评价依据。优化后的配置方案不仅能够满足电力需求，还实现了成本最小化，从而大幅提高了系统的经济效益和可持续性。这一方法通过将初始投资成本均摊到设备的使用寿命期内，结合实际运营成本，使得成本评估更加全面和实际，有助于做出更明智的决策，确保系统在长远运行中的经济性和可持续发展。

9. 建议

9.1. 持续监测和评估

为了确保配置方案的有效性和经济性，建议建立一套完善的监测和评估机制。定期收集和分析系统运行数据，包括风电、光伏发电量、储能系统的充放电情况、负荷变化情况等。通过对这些数据的分析，可以及时发现潜在的问题和优化空间。建议每季度进行一次全面评估，根据评估结果对配置方案进行必要的调整，以确保系统持续高效运行。同时，建立预警机制，及时响应异常情况，保证系统的稳定性和可靠性。

9.2. 政策支持

为了进一步降低项目成本，提高经济效益，建议积极争取相关政策支持。可再生能源补贴和税收优惠是降低项目初始投资和运营成本的重要手段。建议项目方与政府相关部门建立良好的沟通渠道，及时了解和申请适用的补贴政策和税收优惠。此外，还可以参与政府和行业组织的试点项目和示范工程，获取额外的支持和资源。定期跟踪政策变化，确保项目能够充分利用现有政策红利，最大化经济效益。

9.3. 技术创新

保持技术领先是提高系统效率和经济性的关键[3]。建议持续关注和采用最新的风电、光伏和储能技术，优化系统设计和设备选型。通过以上措施，风电、光伏和储能系统能够不断优化和提升，确保项目在经济性和可持续性方面始终保持领先地位。这些建议不仅能帮助实现当前的经济目标，还能为未来的技术升级和扩展打下坚实基础。

参考文献