摘要：本文提出基于遺傳算法的電源規劃模型，以提升電網風電消納能力與系統穩定性。通過構建方案，分析儲能電站引入對電力系統的多方面影響，包括提升風電消納能力、電網穩定性和經濟效益等。盡管儲能設施初期投資高，但長期能降低運行成本、提高電網可靠性。此外，探討了允許風電輸出波動對規劃結果的積極作用及降低投資成本策略。

關鍵詞：風電消納；電源規劃；儲能電站

0引言

隨著全球氣候變化和能源危機加劇，可再生能源開發成為各國共同選擇，風能作為清潔能源代表備受關注。但其間歇性和不穩定性給電網穩定運行和風電大規模消納帶來挑戰。儲能電站提高風電消納能力工作機理該研究關注通過儲能系統提升風電利用效率和穩定性。風能雖環保但不穩定，風速變化致發電量波動，儲能電站通過存儲風速高時多余電力，風速減弱時釋放電力，保障電網穩定供電。

2模型求解的流程

• 基于遺傳算法的電源規劃模型求解流程如圖 1 所示。遺傳算法是用于解決優化和搜索問題的啟發式算法。

• 基于遺傳算法的電源規劃模型求解流程如圖 1 所示。遺傳算法是用于解決優化和搜索問題的啟發式算法。
• 流程從 “開始” 出發，首先是 “種群初始化”，創建包含多個個體的種群，每個個體代表電源規劃問題的潛在解決方案，且有適應度值指示解決問題能力。
• 接著 “計算個體適應度”，基于系統數據和參數約束計算每個個體適應度值，適應度值高的個體被認為是更好的解決方案。
• 然后是 “滿足條件” 判定環節，檢查當前種群是否達到停止條件，如解決方案精度要求或預設迭代次數。

• 在 “選擇” 階段，根據個體適應度進行選擇，適應度較高的個體有更高機會被選中參與下一代生成，模仿自然選擇原則。
• “交叉” 是指選定個體交換部分基因生成新個體，對應生物學繁殖和遺傳，有助于產生新解決方案。

2.1解碼與編碼

在應用遺傳算法求解電源規劃問題時，染色體編碼設計至關重要。一個有效的編碼需滿足完備性（覆蓋所有可能解決方案）、健全性（每個編碼對應有效解決方案）和小冗余性（編碼系統簡潔以降低無效解出現）三個基本原則。

2.2適應度函數的選擇

在遺傳算法中，適應度函數是決定個體存續的關鍵，它衡量了個體在特定環境中的生存能力。高適應度的個體有大的概率傳遞其基因到下一代，而適應度低的個體則可能被淘汰。為了有效地引導算法搜索過程，并確保解決方案的質量，本文采用了一種懲罰策略來增強個體的適應度。這種策略通過對目標函數添加懲罰項來調整適應值函數，使其能夠反映約束條件的滿足程度。在構建小化國民經濟投入的目標函數時，電力和電量的約束被作為懲罰項考慮在內。這樣做的目的是確保在追求成本效益的同時，也要滿足電網的基本運行要求。類似地，當目標是大化風電消納能力時，電壓和頻率約束則成為懲罰項。此時的目標函數為：

這意味著解決方案不僅要追求風電的利用，而且要保證電網的穩定性和可靠性。目標函數的設計反映了這種平衡的追求。在適應度函數中，電網的穩定運行參數被賦予了權重，這樣可以在種群進化的過程中自然淘汰那些可能導致電網不穩定的解決方案。

2.3遺傳參數的選擇

經多輪試驗調整，確定適合本文遺傳算法模型的關鍵參數。設定由 150 個個體組成的種群以確保解空間探索多樣性；選擇率為 0.65 以平衡精英主義和多樣性保持；交叉率為 0.78 鼓勵個體間信息廣泛交換；變異率為 0.05 引入新基因變異且不破壞已適應結構；隨機數種子為 0.68 保持實驗一致性和可重復性。這些參數設置旨在優化算法搜索能力，同時保持魯棒性并避免過早收斂到局部優解。

3算例仿真

3.1規劃內容

采用虛擬電網環境，對特定地區電力系統進行未來 7 年規劃，涉及 12 個預期建立的電源，其中 9 - 12 號為儲能電站，其容量依風能資源利用情況動態確定，每個電站由若干儲能單元組成。本文算法與模型應用產生 3 種規劃方案：方案 1 采用本文算法和模型；方案 2 在模型基礎上允許風電場輸出功率有一定波動；方案 3 排除儲能電站參與，其他與方案 1 一致。

3.2不同規劃方案的結果及對規劃結果的分析

①不同投資選擇導致各電廠啟用順序變化，受選址地理位置、環境條件及電廠類型等因素影響投資總額。②方案 1 因納入儲能電站投資多出 109.6 億元，但風電消納能力顯著優于方案 3，表明儲能電站提升風電消納效率，降低庫存與缺貨成本，增強市場競爭力，不過經濟投入也增加。③方案 2 與方案 1 風電消納能力相近，但國民經濟總投入降低 31.4 億元，因方案 2 允許風電場輸出功率有更大波動，減少儲能電站容量，鑒于儲能系統成本隨容量增加而上升，總投入相應減少。綜合分析，本文模型展現了儲能電站在增強風電消納能力的優勢，實現了風電波動范圍內可靠性和經濟性的平衡，符合當前國際對環境保護、可持續發展、電能可靠性及市場競爭力新形勢的需求。

4安科瑞Acrel-2000MG微電網能量管理系統

4.1概述

Acrel-2000MG儲能能量管理系統是安科瑞專門針對工商業儲能電站研制的本地化能量管理系統，可實現了儲能電站的數據采集、數據處理、數據存儲、數據查詢與分析、可視化監控、報警管理、統計報表、策略管理、歷史曲線等功能。其中策略管理，支持多種控制策略選擇，包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制、防逆流等。該系統不僅可以實現下級各儲能單元的統一監控和管理，還可以實現與上級調度系統和云平臺的數據通訊與交互，既能接受上級調度指令，又可以滿足遠程監控與運維，確保儲能系統安全、穩定、可靠、經濟運行。

4.2應用場景

適用于工商業儲能電站、新能源配儲電站。

4.3系統結構

4.4系統功能

4.4.1實時監管

對微電網的運行進行實時監管，包含市電、光伏、風電、儲能、充電樁及用電負荷，同時也包括收益數據、天氣狀況、節能減排等信息。

4.4.2優化控制

通過分析歷史用電數據、天氣條件對負荷進行功率預測，并結合分布式電源出力與儲能狀態，實現經濟優化調度，以降低尖峰或者高峰時刻的用電量，降低企業綜合用電成本。

4.4.3收益分析

用戶可以查看光伏、儲能、充電樁三部分的每天電量和收益數據，同時可以切換年報查看每個月的電量和收益。

4.4.4能源分析

通過分析光伏、風電、儲能設備的發電效率、轉化效率，用于評估設備性能與狀態。

4.4.5策略配置

微電網配置主要對微電網系統組成、基礎參數、運行策略及統計值進行設置。其中策略包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制、新能源消納、逆功率控制等。

5硬件及其配套產品

	內部設備的數據采集與監控，由通信管理機、工業平板電腦、串口服務器、遙信模塊及相關通信輔件組成。 數據采集、上傳及轉發至服務器及協同控制裝置 策略控制:計劃曲線、需量控制、削峰填谷、備用電源等
2	顯示器	25.1英寸液晶顯示器		系統軟件顯示載體
3	UPS電源	UPS2000-A-2-KTTS		為監控主機提供后備電源
4	打印機	HP108AA4		用以打印操作記錄，參數修改記錄、參數越限、復限，系統事故，設備故障，保護運行等記錄，以召喚打印為主要方式
5	音箱	R19U		播放報警事件信息
6	工業網絡交換機	D-LINKDES-1016A16		提供16口百兆工業網絡交換機解決了通信實時性、網絡安全性、本質安全與安全防爆技術等技術問題
7	GPS時鐘	ATS1200GB		利用gps同步衛星信號，接收1pps和串口時間信息，將本地的時鐘和gps衛星上面的時間進行同步
8	交流計量電表	AMC96L-E4/KC		電力參數測量(如單相或者三相的電流、電壓、有功功率、無功功率、視在功率,頻率、功率因數等)、復費率電能計量、 四象限電能計量、諧波分析以及電能監測和考核管理。多種外圍接口功能:帶有RS485/MODBUS-RTU協議:帶開關量輸入和繼電器輸出可實現斷路器開關的"遜信“和“遙控”的功能
9	直流計量電表	PZ96L-DE		可測量直流系統中的電壓、電流、功率、正向與反向電能。可帶RS485通訊接口、模擬量數據轉換、開關量輸入/輸出等功能
10	電能質量監測	APView500		實時監測電壓偏差、頻率俯差、三相電壓不平衡、電壓波動和閃變、諾波等電能質量，記錄各類電能質量事件,定位擾動源。
11	防孤島裝置	AM5SE-IS		防孤島保護裝置，當外部電網停電后斷開和電網連接
12	箱變測控裝置	AM6-PWC		置針對光伏、風能、儲能升壓變不同要求研發的集保護，測控，通訊一體化裝置，具備保護、通信管理機功能、環網交換機功能的測控裝置
13	通信管理機	ANet-2E851		能夠根據不同的采集規的進行水表、氣表、電表、微機保護等設備終端的數據果集匯總: 提供規約轉換、透明轉發、數據加密壓縮、數據轉換、邊緣計算等多項功能:實時多任務并行處理數據采集和數據轉發，可多鏈路上送平臺據:
14	串口服務器	Aport		功能:轉換“輔助系統"的狀態數據，反饋到能量管理系統中。 1)空調的開關，調溫，及完全斷電(二次開關實現) 2)上傳配電柜各個空開信號 3)上傳UPS內部電量信息等 4)接入電表、BSMU等設備
15	遙信模塊	ARTU-K16		1)反饋各個設備狀態，將相關數據到串口服務器: 讀消防VO信號，并轉發給到上層(關機、事件上報等) 2)采集水浸傳感器信息，并轉發3)給到上層(水浸信號事件上報) 4)讀取門禁程傳感器信息，并轉發

6結語

本文通過采用遺傳算法對電力系統的電源規劃進行了深入分析。結果表明，儲能電站的引入顯著提升了風電的消納能力，并增強了電網的穩定性，為風電大規模應用和儲能技術的集成提供了實用的規劃策略，對促進可持續能源發展和電力系統的經濟運行具有重要意義。

參考文獻：

[1]林晨，于興達.基于儲能電站提高風電消納能力的電源規劃研究。

[2]張也可，羅志坤，曾林俊，等.考慮風光出力相關性與共享儲能的綜合能源微網雙層優化[J].電力科學與工程，2023，39（10）:26-38.

[3]陳俊.電化學儲能電站質量安全研究[J].電工電氣，2023（9）:74-76.

[4]郝文波，景菲，顏慶宇，等.數據驅動下基于風電場景的多時間尺度調峰調度研究[J].電力系統保護與控制，2023，51（16）:115-126.

[5]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022年05版

[6]安科瑞Acrel2000ES儲能能量管理系統選型手冊.2024年04版

[7]安科瑞光儲充微電網系統解決方案.2024年04版

審核編輯 黃宇