基于合作博弈的新能源场站群分散式共享储能优化配置策略

李正曦; 周万鹏; 陈来军; 杨立滨; 李春来

doi:10.20204/j.sp.2025.06006

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基于合作博弈的新能源场站群分散式共享储能优化配置策略

新能源储能与充电设施规划 | 更新时间：2025-12-10

- 基于合作博弈的新能源场站群分散式共享储能优化配置策略
- Optimal Allocation Strategy for Decentralized Shared Energy Storage in Renewable Energy Station Clusters Based on Cooperative Game Theory
- 智慧电力 2025年53卷第6期页码：43-49
- 作者机构：
  
  1. 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院,青海,西宁,810008
  2. 青海大学新能源光伏产业研究中心,青海,西宁,810016
  3. 国网青海省电力公司经济技术研究院,青海,西宁,810008
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.06006
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李正曦,周万鹏,陈来军,杨立滨,李春来.基于合作博弈的新能源场站群分散式共享储能优化配置策略[J].智慧电力,2025,53(6):43-49.

LI Zhengxi, ZHOU Wanpeng, CHEN Laijun, et al. Optimal Allocation Strategy for Decentralized Shared Energy Storage in Renewable Energy Station Clusters Based on Cooperative Game Theory[J]. 2025, 53(6): 43-49.
李正曦,周万鹏,陈来军,杨立滨,李春来.基于合作博弈的新能源场站群分散式共享储能优化配置策略[J].智慧电力,2025,53(6):43-49. DOI： 10.20204/j.sp.2025.06006.

LI Zhengxi, ZHOU Wanpeng, CHEN Laijun, et al. Optimal Allocation Strategy for Decentralized Shared Energy Storage in Renewable Energy Station Clusters Based on Cooperative Game Theory[J]. 2025, 53(6): 43-49. DOI： 10.20204/j.sp.2025.06006.

摘要

针对新能源场站单独配置储能时储能利用率和经济性较低的问题，提出基于合作博弈的新能源场站群分散式共享储能优化配置策略。首先，设计了分散式新能源场站群共享储能架构并阐明了其运行机理；其次，以新能源场站群总收益为目标建立共享储能合作博弈模型，将新能源分散式共享储能的额定功率及额定容量作为决策变量，求解处于同一汇集站下的多个风/光新能源场站储能容量优化配置结果；最后，通过仿真分析了不同合作形式与弃电惩罚下的共享储能收益及影响。算例分析表明，该方法可以有效挖掘参与共享的场站的互补性，在降低参与共享的场站的储能建设需求的同时提升其运行经济性。

Abstract

To address the low utilization and economic efficiency of energy storage when individual renewable energy power stations are independently equipped with storage systems， this paper proposes a decentralized shared energy storage optimization allocation strategy for renewable energy power station clusters based on cooperative game theory. First， a decentralized shared energy storage architecture for renewable energy power station clusters is designed， and its operational mechanism is elucidated. Second， a cooperative game model for shared energy storage is established， aiming to maximize the total revenue of the renewable energy station cluster. The rated power and capacity of the decentralized shared energy storage are defined as decision variables. By leveraging the operational characteristics of multiple wind and solar energy stations under a shared collector station， the optimal energy storage capacity allocation across stations is determined. Finally， simulations analyze the impacts of different cooperation modes and curtailment penalties on shared energy storage revenue. Results demonstrate that the proposed method effectively exploits the complementary characteristics of participating stations， reducing their energy storage construction requirements while enhancing operational economic performance.

关键词

Keywords

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