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利用基于机器学习的单元承诺决策，通过协调运行风能和NEC锂电池储能提升可靠性

发布时间：2026-08-07 20:30:40 点击：次

可再生能源的不可预测性和多变特性，使电力系统难以有效平衡供需，危及整体电力系统的可靠性。风能的整合导致电网输出电力波动，影响大宗电力系统的可靠性。如今，储能系统正成为应对风能不稳定特性和提升系统可靠性的重要替代方案。本文提出了一个能够协调风能与电池储能系统（BESS）协同运行的可靠性评估框架，以实现资源的高效利用和提升系统可靠性。为了减少风力限制，基于可靠性的随机单位承诺问题采用混合整数线性规划方法。它整合了风能和BESS，并最小化了预期未使用的能源，这是关键的可靠性指标。为了证明该配方的可行性和经济可行性，单位承诺问题包含多个成本组成部分，包括储能降解成本。此外，为了突出该方法在在线应用中的适用性，机器学习模型通过整合可靠性指数和储能充放状态来应用。结果显示，风电限制减少，旋转备用装置的调度减少，最终提升了风能和电池储能的散装电力系统的可靠性。拟议的风电与电池储能系统协同运行，并应用机器学习模型，已应用于IEEE可靠性测试系统（RTS）79和IEEE RTS GMLC。

简介

工业化推动的电力需求增长，导致大气中温室气体浓度迅速上升。传统能源如煤炭、石油和天然气历来满足负荷需求，但其储量正在迅速减少。由于可再生能源提供了更具成本效益和环保的选择，因此必须调整我们的能源战略以纳入它们[1]。生产缩减导致供电需求与负载变化不匹配，是将可再生能源系统整合进大宗电力系统的重大挑战。RES带来的波动性使电力系统难以有效平衡供需，从而影响整体电力系统的可靠性。例如，风电场的整合会导致电网输出电力波动，影响电力供应质量。ESS在储存可再生能源产生的多余能量并在高峰负荷需求时释放中至关重要。可以提出一种智能技术，以缓解功率输出波动，同时保持可靠性。ESS的集成确保了消费者稳定的电力供应，消除了停电的可能性[2]。
电池储能系统（BESS）目前被广泛用作ESS，以缓解风能变化，因其实施方便且空间需求极低。BESS在风能集成散装电力系统中的应用日益普遍，尤其是在可靠性研究中，反映了当前可再生能源整合的趋势。BESS通过减少风能输出的固有间歇性和变异性，提高了此类系统的可靠性。BESS的集成使公用事业公司和电网运营商能够有效管理风力输出的波动，最终提升了系统的可靠性[3]。通过采用机器学习（ML）方法，BESS 在风电集成电力系统中的可靠性分析应用取得了显著进步。机器学习技术通过庞大的数据集促进系统操作，提升系统操作员对BESS运行的决策能力，以及对RES不确定性和负载需求变化等不同运行条件的响应能力，从而缓解潜在的可靠性问题[4,5]。

在众多运营和环境不确定性背景下，可靠性提升解决方案对于可再生能源集成散装电力系统至关重要。该领域专注于创新技术、流程和政策的开发与应用，以提升大宗电力系统的可靠性、可用性和可维护性。研究人员旨在通过识别漏洞和实施预防措施，提升这些复杂系统的整体可靠性和性能。能源与能源系统集成系统中的ESS是处理能源系统波动性并提升整体可靠性的最常用技术之一。
[6]的作者提出了一种由电池和超级电容器组成的混合ESS，以缓解风光混合发电中因风光微电网不稳定且不可预测特性而产生的功率波动。[7]中的作者通过纳入必要的输电升级以及开发适宜的现场储能容量，评估了风能综合电力系统的可靠性。峰值削减和谷填充变量在可靠性模型中被加入[8]，并讨论了一种基于伪分析采样的可靠性评估技术，该技术结合了ESS的顺序充放电过程。在[9]中，作者使用了适当的成本函数来最小化最佳储备和运营成本，以最大化利润并最小化风能不确定性的影响。[10]中的作者根据风电不确定性和风速时间分辨率、风力涡轮发电机（WTGs）故障情况以及与系统负载的相关性确定了ESS的规模。ESS的尺寸基于交流OPF模型中复合电力系统在运营和技术约束下的可靠性确定。在[11,12]中，提出了基于ESS和风能系统的协调策略，以提升复合电力系统的可靠性并最小化运行成本。所提模型考虑了ESS在成本效益分析中的最佳规模和位置的确定。[13]的作者提出了一种基于MCS的可靠性评估方法，考虑风能和ESS的影响，考虑风电的位置和规模。ESS的运营策略确保经济且可靠，实现风能的最大利用。在[14]中，ESS的容量基于敏感度分析确定，并提出多重ESS与风电场联动的充放电策略，以提升电力系统的运行可靠性。在[15]中，提出了评估ESS在长期规划中运营灵活性和风险规避价值的影响，以纳入最优且可靠的运行电网。在[16]中，作者分析了ESS通过建立一个应急方案的充放电计划，提升复合电力系统可靠性的能力，既能保持系统在运行参数内，又为系统操作员留有足够时间重新调度系统并缓解过载线路。在[17]中，提出了一个多态可靠性模型，用于根据BESS的功率输出能力评估其性能，考虑热致性能衰减和灾难性故障。在[18]中，作者提出了一个可再生能源主导电力系统与ESS集成的四阶段可靠性评估框架，考虑了ESS预调度和时间解耦中应急因素的影响。在[19,20]中，提出了一个安全约束单元承诺（SCUC）模型，结合ESS应用于风力集成电力系统，采用信息缺口决策理论（IGDT）和增强欧几里得距离算法。该模型积极考虑ESS相关的降级，以纳入负载需求不确定性。在[21]中，引入了将能源套利和整体成本纳入可再生集成系统BESS（可再生能源集成系统）的净收益函数，进一步评估可靠性并实现最低运营成本。

可再生能源发电动态性带来的日益多的限制，促使ESS在可再生能源集成散装电力系统中建立协调的方案。现有研究主要旨在通过部署ESS和减少系统未充分利用的总能量来提升电力系统的可靠性。近期工作缺乏对ESS和RES协调运行的重视，以减少能源限制和未使用能源，从而提升大宗电力系统的可靠性，从而最大化RES的利用，并通过最佳配置传统发电机和ESS降低总成本。此外，文献综述中缺乏将基于学习的算法纳入ESS和RES系统运行以适应不同运行条件的案例，因为这些算法在提升可靠性评估方法的有效性方面具有巨大潜力。它增强了系统决策能力，能够预见发电和需求模式的变化，并有效处理可再生能源动态，确保大宗电力系统的运行充分性。
论文目标是通过开发协调的风能和ESS高效利用方法，提升散装电力系统的可靠性。为减少风力限制，基于可靠性开发了随机UC问题。它集成了WTG和BESS，并最小化了预期未使用的能量（EENU），这是关键的可靠性指标。为了证明该表述的可行性和经济可行性，UC问题包含多个成本组成部分，包括ESS降解的成本。该方案还考虑到在不可靠时段减少旋转备用（SR）装置的需求，以降低系统的运行成本。此外，为了突出该方法在在线应用中的适用性，机器学习模型通过整合可靠性因素和ESS充放电状态来应用。ESS与风电系统的集成实现了实时优化，提升了决策效率。风电与BESS协调运行并应用机器学习模型的方案已在IEEE RTS 79和IEEE RTS GMLC中通过不同案例研究进行了验证。论文的主要贡献如下：

（一）
通过应用风能与BESS的协同运算，构建了一个随机UC问题。混合整数线性规划（MILP）通过考虑不同的线性化成本组成部分，如传统成本（燃料和启动）以及与斜坡、旋转储备、截止和电池劣化相关的成本，应用于解决UC问题。
（二）
利用K均值聚类方法，将风速数据分为高风速、名义风速和低风速场景，以表述风速不确定性。此外，风情景之间的跃迁基于转移概率计算，使用马尔可夫链（MC），时间依赖相关性则用自相关因子（ACF）表述。
（三）
在拟议的表述中，通过基于可靠性指标——负载概率损失（LOLP）和预期未供能（EENS）——纳入SR要求来实现最优储备利用率。
（四）
提出一种改进后的可靠性指标——预期未使用的能源（EENU），用于量化因发电限制或负载需求不足而导致的未使用的能源量，考虑了大宗电力系统中的RES和BESS。
（五）
为了快速计算大量UC决策数据集并适宜在线应用，提出了机器学习算法在确定UC决策和BESS状态中不可见加载小时的作用。

根据文献综述，表1对现有方法及拟议方法进行了比较，涵盖可靠性分析、风电和储能的纳入、UC公式中的运营成本组成部分类型以及机器学习技术的应用等多个参数。

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