住宅型灵活负载对离网微电网中储能系统的替代效应

《Journal of Energy Storage》：Substitution effect of residential flexible loads on energy storage systems in off-grid microgrid

　　张嘉扬|赵文婷|杨旭|马志忠|姚西龙
山西太原工业大学经济管理学院，中国太原030024

**摘要**
为了解决直接绿色电力连接（DGPC）场景下离网微电网的资源调度和储能配置问题，本文提出了一种考虑住宅侧灵活负载参与的模型。该研究建立了一个包含光伏（PV）、风力发电（WT）、储能系统（ESS）和灵活负载的微电网。选择逆变器交流（inverter AC）和电热水器（EWH）作为建模对象。空调负载通过一阶等效热参数模型表示，并引入PMV指标来量化用户舒适度。电热水器的负载基于用户的洗澡行为特性进行建模，通过调整使用时段来实现功能调节。在此基础上，构建了一个以最小化微电网日均成本为目标的多目整数线性规划（MILP）模型，以分析灵活负载对ESS的替代效应。仿真结果表明，在固定电价下，住宅侧灵活负载的参与可使储能容量减少36.6%，日常运营成本降低29.7%，同时使DGPC的电力需求减少39.9%；在分时电价情况下，相关数字分别为36.6%、31%和38.5%。研究验证了灵活负载作为离网微电网中虚拟储能的可行性和经济性，为高比例可再生能源接入背景下的微电网规划与运营提供了理论基础和方法支持。

**引言**
在中国能源结构转型的战略背景下，风能和太阳能等可再生能源项目的持续部署和并网规模的扩大给电力需求侧带来了日益突出的消费压力[1],[2]。同时，“风能和太阳能弃电”现象普遍存在，暴露了供需两侧资源分配的不平衡[3]，大规模整合可再生能源也对电力系统的韧性和安全运行构成挑战[4],[5]。因此提出了直接绿色电力连接（DGPC）的概念。在该模式下，可再生能源电站产生的电力不接入电网，而是满足附近地区的用电需求[6],[7]，通过微电网作为载体，实现目标消费和可再生能源的本地平衡，成为提高能源利用效率和优化区域电力供应结构的有效路径[6],[7]。

微电网的稳定运行依赖于实时电力平衡。当前相关研究和应用方案通常采用电池储能系统（BESS）来实现微电网的功率调节[8],[9]。尽管这项技术能有效缓解可再生能源输出的波动[10]，但相关设施的高投资和建设成本仍是制约微电网大规模发展的主要瓶颈[11]，同时ESS的闲置问题也不容忽视[12]。一些研究开始关注利用需求侧的资源和在港口[13]、互联网数据中心[14],[15]、工业园区[16],[17]和机场[18]等应用场景中实施调节，但这些研究也面临应用场景狭窄和因生产影响导致的显著成本损失问题。相比之下，住宅侧负载具有较大的调节潜力和较低的调度成本优势。此外，现有研究已将住宅用户的能耗行为作为设计能源系统的重要考虑因素[19],[20],[21]，通过集成物联网（IoT）支持的智能设备[22],[23]等技术，可以优化资源分配并提升微电网效益[24],[25],[26]。住宅负载包括空调（AC）、电热水器（EWH）、电动汽车（EV）、热泵等[27]。已有许多研究分析了住宅负载的作用原理及其调节效果：周等人[28]分析了空调参与需求响应（DR）活动的潜力，并通过冬季场景示例证明，空调与热储罐协同工作可以降低系统成本并提高可再生能源利用率；凌和穆拉尼[29]探讨了可控电加热和 cooling 设备在住宅微电网中调节能耗和提高效率的潜力；维贾亚拉克希米等人[30]通过结合支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN）的集成学习方法评估了住宅空调的储能容量；参考文献[31]研究了提供辅助服务的 HVAC 系统的应用和方法，并量化了其提供辅助服务的潜在能力；宋等人[32]提出了一种根据居民行为和意愿评估住宅用户空调负载参与 DR 能力的方法；帕斯夸尔等人[33]提出了通过家庭热水系统实现住宅微电网系统能量平衡的管理模型；郑等人[34]基于强化学习方法模拟了 EWH 参与电力系统 DR 的运行逻辑；范等人[35]结合中央空调、EV 和电池交换站等设施，在计算示例中实现了22%的成本节约和5%的碳排放减少。

住宅侧的负载类型多样，运行模式复杂，因此通过不同形式进行负载管理。一些研究通过家庭能源管理系统（HEMS）[36]规划单个用户的能耗模式，这种聚合方法能有效降低用户能源成本并实现分布式负载管理；杜曼等人[37]通过 HEMS 规划和管理包括空调、EWH 和冰箱在内的温度控制负载，同时 EV 共同参与 DR；丹麦等人的研究[38]通过 HEMS 监控和控制智能家居的运行，实现了电力成本降低和消费者满意度提升。还有一些研究关注多个用户间的协作与规划：程等人[39]设计了具有隐私保护的多 HEMS 负载调度框架，实现了系统负载的减少；王等人[40]应用了两阶段鲁棒优化方法增强了多个 HEMS 之间的交互性和协作性。对于更大规模的微电网，通常通过聚合器[41]、能源社区[42]和能源枢纽[43]直接进行统一调度：研究[44]通过为不同用户设置价格信号和个性化激励措施，实现了更低的系统负载和用户成本；埃尔丁奇[45]设计了统一管理方法，确保光伏和 ESS 设施共享时的能源使用公平性；南迪什和普什帕拉杰什[46]通过物联网设备记录用户的各种设备能耗，实现统一管理，从而降低用户能源成本。

微电网系统面临的主要挑战来自两个方面：一是确保系统稳定性。研究[47]应用鲁棒优化方法处理涉及传输扩展规划的 scenarios，从而增强了不同结构微电网系统的韧性；塞佩尔扎德利用监督学习解决了可再生能源输出和电动汽车参与需求响应活动的不确定性，提高了微电网管理的韧性[48]；同时提出了一种策略搜索方法来处理耦合变量和非凸可行性域，并通过多个应用场景的模拟验证了算法的潜力和有效性[49]；二是不同实体间交互的隐私和安全问题。在这方面，分散式交互机制得到了广泛研究[50]：研究[51]将基于 P2P 的能源交易策略应用于带有电动汽车的可再生能源微电网，提高了用户效益；研究[52]利用 ADMM 方法保护智能家居用户（包括温度控制负载和电动汽车）的隐私，同时确保市场效率；研究[53]通过澳大利亚电网案例研究展示了 P2P 交易在提高网络效率中的作用。然而，这些方法可能不适用于处理分散的小规模住宅侧负载。

目前，关于将住宅负载与不同类型和规模的微电网系统中的可再生能源和 ESS 整合的研究与应用已经相当深入。研究[54]将家用电器分为可控和不可控两类，并将电器运行纳入最佳 ESS 容量的优化中；胡什曼[55]为离网建筑配置了光伏面板、BESS 和柴油发电机（DG），并同时调度各种电器的运行，以最小化系统的总建设和运营成本。研究证明，引入可再生能源和 ESS 以及需求侧的能源管理提高了系统的可靠性。然而，上述两项工作未考虑可再生能源的消耗和需求侧管理（DSM）对 ESS 的替代作用。王等人[56]研究了华北地区农村微电网中分布式光伏、恒温控制负载（TCL）和 ESS 的协同运行，确认了 DSM 和 ESS 对光伏消耗的促进作用，但未考虑负载调节对用户舒适度的影响；凯兹里等人[57]研究了澳大利亚实时电价（RTP）场景下并网住宅微电网中可再生能源和 ESS 的最优配置，基于历史数据考虑了各种组件的生命周期成本，但未考虑住宅负载的管理。廖等人[58]比较了电动汽车与 EWS 协同参与 DSM 在不同类型建筑社区中的效益，考虑了与电网的互动；萨克尔等人[59]根据四种典型家庭中各种电器的使用习惯规划了负载调度策略，并结合可再生能源的整合以提高能源利用效率，但仍未充分考虑系统成本。雅伊奇和隆戈[60]研究了包括 HVAC、绿色氢能、ESS、WT 和光伏在内的住宅微电网规划，并从经济和环境角度构建了多种运行场景进行比较分析，但仍缺乏对 HVAC 负载管理的研究。上述研究往往关注 ESS 容量的配置或参与实体的效益，很少有研究探索不同类型的住宅负载管理对 ESS 的替代效应。

总之，尽管现有研究在模拟和聚合住宅侧灵活负载方面积累了丰富经验，但关于住宅侧负载与具有相似功能的 ESS 之间的协同替代效应的研究仍较少[61]。同时，现有研究往往关注并网微电网，强调负载实体与电网之间的交互活动和影响效果，对离网微电网的研究仍不足。此外，现有研究中关于住宅侧负载影响的分析通常局限于单一场景，缺乏对系统不同运行场景的全面分析。基于此，本研究旨在探讨通过管理住宅侧灵活负载所能节省的成本，包括 ESS 的建设、运行、管理及外部电力输入成本，以及系统 ESS 的建设容量。本文首先构建了一个包含光伏、WT、ESS 和灵活负载的离网微电网系统模型。考虑到住宅消费者偏好通过温度控制家用电器参与 DR[62]，选择空调和电热水器作为住宅侧灵活负载的研究对象。与现有研究中通常通过抽象简化模型描述负载侧资源的行为不同[63]，本研究详细建模了逆变器空调的运行机制和调节能力。根据应用场景的相关环境数据，使用PMV指数而非简单的温度阈值，从多个方面对用户舒适度进行合理评估。此外，与现有研究中常用的表示方法（该方法将容量和原材料成本的乘积作为储能设备的成本）相比，本研究从建设、运营和更换的角度分析了ESS的成本。进一步地，建立了一个旨在最小化系统平均每日运营成本的优化调度模型，并设置了四种情景，定量分析了灵活负载在提高可再生能源利用率和降低ESS容量等方面的综合效益。最后，通过结合不同季节典型日的案例模拟，验证了所提出的模型和策略在促进可再生能源本地消费和降低系统总体成本方面的有效性和经济性。本研究与现有类似工作的比较见表1。本文的其余部分安排如下：第2节描述了微电网系统的整体运营框架；第3节对微电网系统的每个组成部分进行建模；第4节进行情景研究和结果分析；第5节构建模拟环境、设置参数、情景并展示计算示例的结果；第6节提出研究结论和未来研究计划。

### 微电网架构
图1展示了住宅侧灵活负载参与离网微电网调节活动及其替代ESS的基本框架。微电网包含光伏（PV）、风力涡轮机（WT）、储能系统（ESS）以及来自各种来源的负载。同时，它可以根据协议规定的价格接受分布式发电控制器（DGPC）的电力输入。根据负载是否可转移或减少的特性，负载被分为两种类型：基础负载和灵活负载。

### 模型和方法
本研究中对微电网内每个部分的建模如下：

### 情景研究
本研究中的微电网聚集了1000台逆变式交流电（AC）设备和500位通过家用储能装置（EWHs）参与需求侧管理（DSM）的用户。AC和EWH的相关运行参数设置见表2。夏季和冬季每台AC的用户设定温度分别为22至26°C和18–22°C，间隔值为0.5°C，通过蒙特卡洛模拟随机分配。这些设备在春季和秋季不使用。夏季和秋季典型日的温度条件如下（此处未在原文中详细说明）。

### 讨论
模拟结果表明，与未采用DSM的情景相比，在固定电价方案下，将灵活负载整合到微电网调节中可使所需的储能容量减少36.6%，每日成本降低29.7%，而从DGPC外部获取的电力总需求减少了39.9%。对于分时电价方案，相关结果分别为36.6%、31%和38.5%。

### 研究结论
本研究重点探讨了住宅侧灵活负载调节对离网微电网中ESS的替代效应。通过建立系统运行模型，并结合秋季典型日下微电网系统连续运行的模拟分析和情景比较，得出了以下主要结论：
(1) 灵活负载可以有效减少ESS的容量需求。情景分析表明，在引入AC和EWH后...

### 作者贡献声明
张嘉阳：撰写——初稿、验证、软件、方法论。
赵温柔：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、资金筹集。
杨旭：监督。
马志忠：监督。
姚细龙：撰写——审阅与编辑、监督、资金筹集、概念化。

### 利益冲突声明
作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

### 致谢
本研究得到了中国教育部人文社会科学基金（编号23YJCZH315）和山西省基础研究计划（编号202303021212076和202403021221053）、山西省数据要素创新与经济决策分析重点实验室开放基金（编号2025-ZZ-01）的支持。