考虑源侧不确定性的风能-太阳能-氢能储能系统的两阶段鲁棒最优容量配置方法

风光氢储系统两阶段鲁棒优化模型结合需求响应机制，有效平衡经济性与系统鲁棒性，降低储能容量20%和总成本7.08%。

苗苗·马 | 张瑞 | 郭星星 | 傅国斌 | 丁宇杰

中国华北电力大学可再生能源替代电力系统国家重点实验室，北京

摘要

由于电源侧的不确定性以及负荷侧调节能力不足，风能-太阳能-氢储能系统（WS-HSS）的规划具有挑战性，这往往导致过度投资和供应不可靠。因此，本文提出了一种两阶段鲁棒优化（RO）方法来配置WS-HSS的容量，以平衡系统的经济效率和鲁棒性。首先，通过使用多面体不确定性集来完全捕捉电源侧的不确定性波动范围。然后引入需求响应（DR）来减少关键设备的容量需求和总成本。随后，构建一个两阶段RO模型，在确保系统鲁棒性的同时最小化总成本。为了高效求解该模型，采用了列生成与约束（CG）算法来动态搜索代表不确定性的关键情景，从而提高计算效率。案例研究表明，所提出的方法在成本效益和鲁棒性之间取得了平衡，将储能系统的容量减少了约20%，并将WS-HSS的总成本降低了7.08%。

引言

近年来，日益严重的气候问题推动了全球能源发展，使能源转型成为许多国家的优先事项[1]、[2]。值得一提的是，风能和太阳能对于引导能源转型至关重要[3]。然而，风能和太阳能具有间歇性、随机性和波动性，这给可再生能源电网带来了不稳定性和弃电问题[4]、[5]、[6]。合理的容量配置可以提高系统适应风能和太阳能波动的能力[7]。混合电-氢储能系统可以进一步平滑可再生能源的波动，并提高系统的运行灵活性[8]。因此，多能源互补系统的容量配置已成为未来能源发展的重要方向之一[9]、[10]。

关于容量配置的现有文献大致可以分为确定性和不确定性优化方法。确定性方法作为基础，已被广泛应用[11]、[12]、[13]、[14]、[15]。参考文献[11]提出了一种使用Gray Wolf Optimization（GWO）算法进行离网多能源系统容量配置的优化方法。参考文献[12]结合了GWO和Particle Swarm Optimization（PSO）的复合控制算法来配置风能-氢能混合动力系统（WPHCPS）模型的容量。参考文献[13]提出了一种针对电-氢集成能源系统（EH-ES）的最优协调配置方法。参考文献[14]开发了一种集成风能的混合储能系统模型，并使用非支配顺序遗传算法进行多目标容量配置。参考文献[15]建立了一个电-氢混合储能系统（EHH-ESS）的两层规划模型，并基于改进的Gray Targeted Decision Making（IGTDM）开发了多目标MOMA算法以实现系统的最优配置并增强其稳定性。然而，这些研究忽略了多能源互补系统中可再生能源（RES）的不确定性，从而导致设备配置冗余、过度投资和资源浪费。

为了解决这些不确定性，引入了随机优化（SO）和分布式鲁棒优化（DRO）。SO利用概率分布来建模不确定性[16]、[17]、[18]。然而，SO的有效性高度依赖于假设的概率分布的准确性，可能无法充分抵御极端情景，从而限制了其鲁棒性。DRO通过在不确定性集内针对最坏情况分布进行优化来减轻分布依赖性[19]、[20]、[21]、[22]，从而在分布信息不完整的情况下提高系统鲁棒性。尽管有这一优势，DRO通常计算密集，且不确定性集的构建既复杂又需要大量数据。

相比之下，鲁棒优化（RO）提供了一个有吸引力的替代方案，它只需要不确定性集而无需精确的概率分布，因此提供了一个计算上更易处理的框架，重点是对抗不确定性的最坏情况实现。参考文献[23]提出了一种RO模型，用于量化光伏发电、绿色电力交易价格和氢气需求波动对光伏/电池/氢能系统规模设计的影响。然而，在某些情况下，RO方法可能过于保守，从而牺牲了经济性能。值得注意的是，两阶段RO框架通过允许在不确定性暴露后调整运营决策，进一步推进了这种方法，从而在鲁棒性和经济效率之间取得了平衡[24]、[25]、[26]。例如，两阶段RO已应用于集成充电站[24]和集成能源系统[25]、[26]。然而，在将这种先进的两阶段RO框架应用于风能-太阳能-氢储能系统（WS-HSS）的容量配置方面，仍存在明显的研究空白。

此外，虽然两阶段RO有效处理了电源侧的不确定性，但它常常忽视了负荷侧灵活性的潜力。需求响应（DR）机制可以通过调度可转移负荷来显著改善系统经济性[27]、[28]、[29]。然而，在WS-HSS容量配置的两阶段RO模型中整合DR的方法尚未得到探索。

总之，本文提出了一种新颖的两阶段鲁棒优化方法用于WS-HSS的容量配置，其中包含了DR机制。与以往的研究相比，本文的贡献总结如下：

1. 提出了用于WS-HSS容量配置的两阶段RO算法，有效平衡了系统的鲁棒性和经济效率。

2. 应用DR机制后，总成本降低了7.08%。

使用多面体不确定性集来表征可再生能源的不确定性，并引入了可调的保守参数以提高系统的稳定性。

基于风能、太阳能、电池储能和氢能之间的协同作用，开发了一种多能源互补性的优化框架，提高了系统的整体效率。

本文的结构如下：第2节解释了负荷需求响应（Load DR）。第3节介绍了优化后的系统模型。第4节讨论了两阶段RO模型，第5节展示了仿真结果。最后，第6节总结了本文。

节选内容

负荷需求响应

由于WS-HSS包含可分级负荷，因此在提供DR服务期间的电力使用特征可以描述如下[30]： $\sum _{t=1}^{N_T}{P}_{\text{DR}}\left(t\right)\Delta t=D_{\text{DR}}$ $D_{\text{DR}}^{\min }$ $P_{\text{DR}}^{\max }$ 其中 P_DR(t) 是时间 t 的实际可转移负荷； $P_{\text{DR}}^{\min }$ $P_{\text{DR}}^{\max }$ P_DR(t) 是时间 t 的可转移负荷的最大值和最小值，受客户舒适度要求的影响； $P_{\text{DR}}^{\min }$

系统描述

WS-HSS的架构如图1所示，图中红色表示发电量，蓝色表示电力消耗，绿色表示氢气的流动方向。该架构包括三个主要部分：电源侧、能量转换侧和负荷侧。电源侧包括风力涡轮机（WT）、光伏（PV）和电网能量。能量转换侧包括电解器（ELE）、氢储存罐（HST）和燃料电池（FC）。

两阶段鲁棒优化模型

在本文中，整个决策过程分为两个阶段：规划阶段和运行阶段。规划阶段的决策变量包括 E_cap,WT、E_cap,PV、E_cap,ELE、E_cap,FC、E_cap,HST 和 E_cap,BAT；运行阶段的决策变量包括 P_WT(t)、P_PV(t)、P_ELE(t)、P_FC(t)、P_BAT(t)、P_{buy(t)、Psell(t)、PDR(t)、PDR1(t) 和 PDR2(t)。采用这种“两阶段”方法也为后续引入不确定性因素提供了良好的基础。}

结果分析

为了验证其有效性，我们将所提出的方法应用于WS-HSS。在本文中，基于多面体不确定性集构建了一个两阶段RO模型，并在Matlab R2023a环境中使用CG算法以分解方式求解该模型，结果通过调用YALMIP工具箱中的商业求解器Gurobi来处理。设备参数见表1 [41]、[42]、[43]。

结论

本文建立了一个考虑风能和太阳能不确定性的WS-HSS模型，基于两阶段RO方法。主要发现总结如下：

• 采用了两阶段RO配置方法进行WS-HSS的容量配置，结果表明该方法有效平衡了系统的成本效益和鲁棒性。
• 引入DR后，储能系统的容量减少了约20%，并将WS-HSS的总成本降低了7.08%。
• 该方法

CRediT作者贡献声明

苗苗·马：写作——审稿与编辑、撰写初稿、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查、数据整理。张瑞：撰写初稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、数据整理。郭星星：撰写初稿、软件、方法论、调查。傅国斌：审稿与编辑、监督、资源、项目管理。丁宇杰：写作——

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