太阳能社区共享电池日前调度的随机凸优化

Sci · 2026-10-10 · 期刊论文

• 一句话结论：在考虑光伏出力、负荷与电价多重不确定性的条件下，基于场景的随机优化调度相较确定性调度可降低期望日运行成本，提示共享电池调度具有经济价值，但结论基于特定算例与建模假设。
• 研究设计与做法：研究构建随机混合整数非线性规划模型，最小化含购电、光伏运维、电池运行与退化成本的期望日运行成本；采用蒙特卡洛场景法表征不确定性，并通过绝对值项精确线性化转为混合整数线性规划求解。
• 主要结果：随机解价值为2319.74美元/天；30个随机种子稳健性研究中期望成本为11825.77±295.83美元/天；相对无储能基线，共享电池使期望日成本降低约1.2%，终端荷电状态松弛再降194.61美元/天；MILP与其连续松弛最优解相同。
• 机制或解释：作者以等效全循环计数的电池退化模型刻画不确定条件下循环的经济影响，并说明线性化后可用商业求解器高效求解。
• 局限与边界：算例为改造IEEE 33节点网络资源分布定义的聚合能源社区（光伏6.888 MW、共享电池2.1667 MWh），仅聚焦能量-时间维度，未表征网络电压、支路潮流与位置相关损耗；为单一算例，未报告实际项目验证与利益冲突。
• 可否落地：对科研与工程实践提示随机调度框架可作参考，但证据档位为C，尚不足以下结论其普适经济性；落地前需纳入网络约束、真实数据与多场景验证。

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Oscar Danilo Montoya, César Augusto Marín Moreno, Luis Fernando Grisales-Noreña 等

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-10-12》「能源科学」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。