基于分布鲁棒优化的综合能源系统共享储能规划

赵振宇; 林杉; 马乾鑫

doi:10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.006

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基于分布鲁棒优化的综合能源系统共享储能规划

规划建设 | 更新时间：2025-10-29

- 基于分布鲁棒优化的综合能源系统共享储能规划
- Shared Energy Storage Planning for Integrated Energy Systems Based on Distributionally Robust Optimization
- 电力建设 2025年46卷第11期页码：58-70
- 作者机构：
  
  华北电力大学经济与管理学院，北京市 102206
- 作者简介：
  
  赵振宇（1969），男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为综合能源系统优化调度、储能规划；
  林杉（2001），女，硕士研究生，通信作者，主要研究方向为综合能源系统优化调度、储能规划，E-mail：13634394111@163.com；
  马乾鑫（1999），男，博士研究生，主要研究方向为综合能源系统优化调度、电动汽车负荷聚合。
- 基金信息：
  
  北京市自然科学基金项目(8232013)
- DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.006
  中图分类号： TM73
- 收稿：2025-06-24，
  
  修回：2025-08-08，
  
  纸质出版：2025-11-01
- 稿件说明：
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赵振宇,林杉,马乾鑫.基于分布鲁棒优化的综合能源系统共享储能规划[J].电力建设,2025,46(11):58-70.

ZHAO Zhenyu,LIN Shan,MA Qianxin.Shared Energy Storage Planning for Integrated Energy Systems Based on Distributionally Robust Optimization[J].Electric Power Construction,2025,46(11):58-70.
赵振宇,林杉,马乾鑫.基于分布鲁棒优化的综合能源系统共享储能规划[J].电力建设,2025,46(11):58-70. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.006.

ZHAO Zhenyu,LIN Shan,MA Qianxin.Shared Energy Storage Planning for Integrated Energy Systems Based on Distributionally Robust Optimization[J].Electric Power Construction,2025,46(11):58-70. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.006.

摘要

目的

为提升能源利用效率和开发需求侧资源，利用共享储能（shared energy storage， SES）成本分摊和能量共享等优势，构建一种面向综合能源系统（integrated energy system， IES）集群的共享储能规划框架。

方法

首先，提出含共享储能兼顾多种需求的综合能源系统集群联合运行模式，建立此运行模式下储能规划模型。其次，针对IES内“源-荷”不确定性问题，构建数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型：第一阶段以最小化共享储能投资成本为目标；第二阶段在用户需求响应场景下，以需求响应成本、环境成本及运行成本最小为目标。采用综合范数约束刻画不确定性，并运用列与约束生成算法（column-and-constraint generation， C&CG）进行模型求解。

结果

通过包含负荷型、能源型和均衡型IES的典型系统进行算例分析，实验结果表明，相较于未考虑电需求响应的情景，SES投资额定容量和额定功率均降低54.00%，碳排放量降低11.13%，投资成本和运行成本分别降低54.00%和41.16%。

结论

需求响应机制不仅可大幅提高系统灵活性，有效降低SES投资成本，并通过优化电网交互策略进一步降低运行成本，同时可以降低系统碳排放量，达成经济效益与环境效益双赢。所提方法能够兼顾系统内各IES的储能需求，显著降低系统投资成本；所建分布鲁棒模型在规划与运行中均展现出良好的鲁棒性和经济性。

Abstract

Objective

To enhance energy utilization efficiency and develop demand-side resources， a shared energy storage （SES） planning framework is constructed for integrated energy system （IES） clusters by taking advantage of the cost- and energy-sharing features of shared energy storage.

Methods

First， considering multiple demands， a joint operation mode of IES clusters with shared energy storage is proposed and a planning model is established. Second， to address the uncertainty of the source load within the IES， a two-stage data-driven distributionally robust optimization model is proposed. The primary goal of the first stage is to minimize the upfront investment required for shared energy storage systems， whereas the second stage， under the scenario of user demand response， aims to minimize the costs of demand response， environment， and operations. The uncertainty is characterized by a comprehensive norm constraint， and the column-and-constraint generation （C&CG） algorithm was employed to solve the model.

Results

A typical load-， energy-， and balanced-type IES was used for the case study. The experimental results show that compared to the scenario that does consider the electricity demand response， the investment capacity and rated power of the SES were reduced by 54.00%， carbon emissions by 11.13%， and the investment and operation costs by 54.00% and 41.16%， respectively.

Conclusions

The demand response mechanism not only significantly improves the flexibility of the system and effectively reduces the investment cost of SES but also further reduces the operation cost by optimizing the grid interaction strategy， which can reduce system carbon emissions， achieving a win-win situation of economic and environmental benefits. The proposed method considers the energy storage demands of each IES within the system and significantly reduces the system investment cost， establishing a distributionally robust economical model with excellent planning and operation.

关键词

Keywords

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