考虑碳交易与电网交互波动惩罚的共享储能电站优化配置与调度模型研究（Matlab代码实现）

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💥第一部分——内容介绍

考虑碳交易与电网交互波动惩罚的共享储能电站优化配置与调度模型研究

摘要：本文聚焦于多用户共享储能电站的容量配置与运行调度协同优化问题。在传统经济性目标基础上，创新性地引入碳交易机制与电网交互功率波动惩罚机制，构建了实现经济效益、环境效益与电网友好性多目标协同优化的模型。该模型考虑多个配备分布式电源的用户接入共享储能电站的场景，详细阐述了目标函数构成、决策变量、约束条件及求解方法。通过实例分析，验证了模型的有效性，并探讨了碳交易价格、波动惩罚系数和碳排放配额比例等参数对储能配置容量与总成本的影响规律。研究表明，本模型具有多目标协同优化、碳交易机制创新、电网友好性设计和线性化建模技术等优势，为共享储能电站的优化配置与调度提供了新的思路和方法。

关键词：共享储能电站；碳交易机制；电网交互功率波动惩罚；多目标协同优化；混合整数线性规划

一、引言

随着能源转型和分布式能源的大规模接入，储能技术在电力系统中的应用日益广泛。共享储能电站作为一种新型储能商业模式，允许多个用户共同投资建设和使用储能设施，通过规模效应降低投资成本，同时通过优化调度实现用户间的能量互补，提高储能设施的利用效率。然而，传统的共享储能优化配置与调度模型主要关注经济效益，忽视了环境效益和电网友好性。在国家“双碳”战略目标的背景下，如何实现共享储能电站的经济、环境与电网友好性多目标协同优化成为亟待解决的问题。

碳交易机制作为一种有效的市场手段，能够量化碳排放成本，激励用户减少碳排放。电网交互功率波动惩罚机制的引入则可以抑制用户群与电网交互功率的剧烈波动，维护电网的稳定运行。因此，本文在传统共享储能优化配置与调度模型的基础上，创新性地引入碳交易机制和电网交互功率波动惩罚机制，构建了考虑多目标的共享储能电站优化配置与调度模型。

二、模型构建

2.1 系统描述

本模型考虑的系统包含多个电力用户（如工业用户、商业用户等），每个用户配备分布式光伏发电和风力发电设备，同时接入共享储能电站进行能量管理。共享储能电站为多个用户提供储能服务，用户根据自身需求向共享储能电站进行充放电操作，并与电网进行电能交互。

2.2 目标函数

模型以多个用户在96个时段内的总成本最小化为目标，总成本由以下五部分构成：

目标函数可表示为：min C=C1+C2+C3+C4+C_wave

2.3 决策变量

2.4 约束条件

三、模型求解方法

本模型采用混合整数线性规划方法，调用PULP_CBC_CMD求解器进行优化求解。混合整数线性规划方法能够处理模型中的整数变量和线性约束，保证求解的效率和优化结果的全局最优性。通过将非线性约束进行线性化处理，使得模型可以采用成熟的求解器进行求解，为模型的实际应用奠定了坚实的理论基础。

四、实例分析

4.1 参数设置

假设系统中有num_users = 3个用户，每个用户配备一定容量的分布式光伏和风力发电设备，负荷需求也各不相同。设置峰 – 平 – 谷电价γ、售电价格γ_sell、service_fee、carbon_price、life_cost_factor、wave_penalty等参数，同时设定碳排放配额比例quota_factor。共享储能电站的初始容量配置和功率配置设为待优化变量。

4.2 求解结果

调用PULP_CBC_CMD求解器对模型进行求解，提取关键结果，如E_max_value（共享储能电站的最优容量配置）、P_max_value（共享储能电站的最优功率配置）。对各用户的功率平衡、成本构成、储能运行状态进行可视化分析，直观展示模型优化结果。

4.3 灵敏性分析

针对碳交易价格（carbon_price）、波动惩罚系数（wave_penalty）和碳排放配额比例（quota_factor）进行灵敏性分析，探讨其对储能配置容量与总成本的影响规律。通过改变这些参数的值，重新求解模型，分析结果的变化趋势，为实际运行中的参数设置提供参考。

五、模型特点与优势

5.1 多目标协同优化

本模型实现了经济效益、环境效益与电网友好性的多目标协同优化。通过合理设置各成本项的权重系数，可以在不同优化目标之间进行权衡，满足不同场景下的决策需求。例如，在注重经济效益的场景下，可以适当降低碳交易成本和电网交互功率波动惩罚项的权重；在强调环境效益和电网友好性的场景下，则可以提高这两项的权重。

5.2 碳交易机制创新

碳交易机制的引入使得模型能够量化用户群的碳排放成本，激励用户减少从电网购电、增加可再生能源消纳和储能利用。该机制与国家“双碳”战略目标高度契合，为共享储能电站的低碳运营提供了有效的经济激励手段。通过碳交易价格的调节，可以引导用户行为向低碳方向转变，实现环境效益与经济效益的双赢。当碳交易价格较高时，用户会更倾向于使用可再生能源和储能设施，减少碳排放，从而降低碳交易成本。

5.3 电网友好性设计

电网交互功率波动惩罚机制的引入有效抑制了用户群与电网交互功率的剧烈波动，提高了系统的电网友好性。考虑了大规模分布式资源接入对电网运行的影响，通过经济手段引导用户群的用电行为更加平滑有序，有利于减轻电网调峰调频压力，提高电力系统的运行稳定性。这对于促进分布式能源的大规模消纳具有重要的现实意义。

5.4 线性化建模技术

采用Big – M法和辅助变量法等线性化技术，将原本非线性的约束条件转化为线性约束，使得模型可以采用成熟的混合整数线性规划（MILP）求解器进行高效求解。保证了模型的计算效率，又确保了优化结果的全局最优性，为模型的实际应用奠定了坚实的理论基础。

六、结论与展望

本文构建了考虑碳交易与电网交互波动惩罚的共享储能电站优化配置与调度模型，实现了经济效益、环境效益与电网友好性的多目标协同优化。通过实例分析和灵敏性分析，验证了模型的有效性和合理性，并探讨了关键参数对储能配置容量与总成本的影响规律。研究表明，本模型具有多目标协同优化、碳交易机制创新、电网友好性设计和线性化建模技术等优势，为共享储能电站的优化配置与调度提供了新的思路和方法。

未来的研究可以进一步考虑以下方面：一是引入更多的不确定性因素，如可再生能源出力的不确定性、负荷需求的不确定性等，构建更加鲁棒的优化模型；二是考虑共享储能电站与其他能源系统的耦合，如与热力系统、天然气系统的耦合，实现多能互补的综合能源系统优化；三是研究共享储能电站的市场运营机制，包括储能服务的定价策略、用户之间的利益分配机制等，促进共享储能电站的商业化应用。

📚第二部分——运行结果

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