《Journal of Energy Storage》：Optimal configuration of shared energy storage systems considering retired electric vehicle batteries laddering utilization in multi-microgrid scenarios
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在中国“双碳”目标驱动下，兼具制冷、供热与发电功能的冷热电联供（combined cooling, heating, and power，CCHP）型微电网面临独立储能成本高、利用率低，以及退役电动汽车（electric vehicle，EV）动力电池大规模处
在中国“双碳”目标驱动下，兼具制冷、供热与发电功能的冷热电联供（combined cooling, heating, and power，CCHP）型微电网面临独立储能成本高、利用率低，以及退役电动汽车（electric vehicle，EV）动力电池大规模处置压力巨大的双重挑战。针对上述问题，研究人员提出了一种面向多微电网场景、融合退役EV电池梯次利用的共享储能系统（shared energy storage system，SESS）双层优化配置模型。上层模型以SESS额定容量及新旧电池混合比例为决策变量，下层模型则对CCHP设备与SESS的协同运行进行优化调度，以实现多能源的高效供应。研究人员通过设置四种场景验证了模型的有效性：采用新/旧电池混合配置的SESS（退役EV电池占比69.26%，新电池占比30.74%）可将可再生能源消纳率由75.62%提升至97.16%，使微电网年运行成本降低16.42%，并将投资回收期缩短至2.53年。研究进一步表明，在将退役EV电池应用于SESS时，优先选用衰减率较低的退役电池并实施针对性的温控设计，可进一步延长SESS使用寿命并提升经济效益。
该研究发表于《Journal of Energy Storage》。在全球能源转型与中国“双碳”战略背景下，以可再生能源为核心的现代电力系统建设正在加速。冷热电联供（CCHP）微电网作为整合电、热、冷负荷的重要载体，虽然能够通过配置独立储能提升运行效率，但普遍存在初始投资高昂、设备利用率低下及维护复杂等问题，导致投资回收周期过长，限制了其大规模推广。与此同时，中国新能源汽车保有量激增，截至2024年已超过3140万辆，导致动力电池迎来大规模退役潮，预计到2030年累计退役量将超过350万吨。退役电池若直接回收不仅造成资源浪费，还带来环境压力。因此，如何协同解决微电网储能经济性差与退役电池资源化利用不足的问题，成为亟待攻克的关键课题。
针对上述挑战，研究人员构建了多微电网场景下的共享储能系统（SESS）双层规划模型。研究创新性地提出了一种融合退役EV电池梯次利用的混合储能配置策略。结果表明，通过优化配置，采用69.26%退役电池与30.74%新电池组成的混合SESS，能够显著提升系统性能：可再生能源消纳率从基准场景的75.62%跃升至97.16%，微电网年总运行成本降低16.42%，且项目投资回收期缩短至2.53年。此外，研究证实，优先筛选健康状态好、衰减率低的退役电池，并结合差异化的热管理设计，能够有效延缓电池老化，进一步增强系统的全生命周期经济性与环境效益。
在开展研究过程中，研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，建立了考虑容量衰减、温度效应及放电深度的退役EV电池退化模型。其次，设计了新/旧电池物理隔离的混合架构，通过独立的双向DC/DC变换器与电池管理系统（BMS）实现分组自治管理。最后，构建了基于主从博弈逻辑的双层优化模型，上层以全寿命周期总成本最小化为目标优化SESS容量与混合比例，下层基于给定容量约束优化多微电网内各设备的协调调度与能量供需平衡。案例研究选取了三个典型微电网作为样本队列进行分析。
Model construction
研究人员首先构建了多微电网与SESS集成的数学模型。鉴于独立CCHP系统规模小、负荷不确定性大易导致弃风弃光，且难以独立承担高昂的储能配置成本，研究引入SESS模式。模型明确了SESS作为独立主体向多个微电网提供储能服务的功能，同时建立了包含燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机等在内的CCHP系统设备约束，并特别针对退役电池的特性，将其剩余容量与健康状况纳入配置约束中。
Model reconstruction
为解决双层模型中投资决策变量与运行调度变量混合导致的非凸性高、求解困难问题，研究人员对模型进行了重构。通过区分上下层的决策逻辑，将上层确定性的容量配置结果作为下层运行优化的边界条件，从而降低了问题的复杂度，确保了求解过程的收敛性与结果的准确性。
Parameter settings
研究人员设置了四个对比场景以验证模型优势：场景一为无储能的独立微电网运行模式；场景二为配置全新电池的SESS模式；场景三为全退役电池的SESS模式；场景四为本研究提出的混合电池SESS模式。通过对这三个微电网案例的仿真计算，量化评估不同配置下的经济与环境效益。
Conclusions and prospects
研究结论指出，该研究提出的双层优化模型成功解决了多微电网环境下SESS的容量配置与新/旧电池配比问题。通过梯次利用退役EV电池，不仅大幅削减了储能系统的初始投资，还通过共享机制提高了设备利用率。研究表明，合理的混合配置策略能够实现系统全生命周期成本的最优化，同时有效缓解了退役动力电池的回收压力，为构建低碳、经济、可靠的现代电力系统提供了重要的理论依据与实践路径。
