摘要：随着5G基站的快速部署与电网供电可靠性的提高，其闲置的备电储能为配电网优化提供了可调度灵活性资源。本研究提出了一种计及5G基站运行协同的分布式储能优化配置方法，旨在通过双层优化模型和多目标动态评价算法，优化配电网电压质量并降低配电网综合成本。
随着5G基站的快速部署与电网供电可靠性的提高，其闲置的备电储能为配电网优化提供了可调度灵活性资源。本研究提出了一种计及5G基站运行协同的分布式储能优化配置方法，旨在通过双层优化模型和多目标动态评价算法，优化配电网电压质量并降低配电网综合成本。
研究背景
随着我国新能源发电比例的增加，配电网面临更多不确定性和电力电量平衡挑战。分布式储能（DES, Distributed Energy Storage）作为调节新能源并网的关键技术，其优化配置对配电网运行至关重要。然而，高成本限制了DES的广泛应用。同时，5G技术的快速发展带来了大量的备电储能，且大多处于闲置状态，为配电网优化提供了灵活性资源。
论文所解决的问题及意义
1、对5G基站闲置储能的实时可调度潜力进行了分析，以提高资源利用率。
2、建立了含5G基站的配电网“规划-运行”双层计算模型，降低配电网综合成本并提升电压质量，降低DES配置成本。
3、开发了一种考虑大量异质变量的多目标动态评价优化算法（Dynamic Assessment considering massive Heterogenous variables，以下简称为DA-H算法）有效处理大规模异质变量，加快求解速度，提高优化精度。
论文方法及创新点
1、提出了含5G基站储能的配电网“规划-运行”双层优化模型
图1 含5G基站储能的配电网“规划-运行”双层优化模型求解示意图
经过对5G基站的运行特性与可调度能力进行分析后，本文提出了一个配电网“规划-运行”联合优化双层模型，以实现5G基站储能与DES的协同配置。模型的两个层面如下：
1）规划层：以最小化配电网年综合成本为目标，包括DES的投资、运维成本以及有功损耗费用。该层决策变量为DES的安装位置与容量，确保经济性。
2）运行层：以优化配电网电压水平为目标，通过最小化电压基准偏差、电压时刻偏差和最大电压偏差三个关键指标，确保电压稳定性和供电质量。
该模型在保障5G基站通信服务质量的同时，通过合理配置DES和制定充放电策略，实现了配电网规划与运行的联合优化。此外，模型还考虑了配电网运行约束、DES运行约束以及5G基站储能运行约束。
2、提出了有效针对大规模异质变量的DA-H优化算法
图2 变量分组示意图
图3 考虑多目标的动态评价优化方法
本文提出了DA-H优化算法，针对大规模异质变量的配电网优化问题，通过变量分组和自适应惯性权重调节，以及多目标动态评价方法，有效提升了算法的搜索效率和全局收敛性。
3、实验结果
图4 5G调度前后配电网电压对比
图4展示了调度5G基站前与调度5G基站后的配电网电压对比，实验结果显示，调度5G基站后的策略相较于调度5G基站前，能更有效地控制配电网的电压波动。调度5G基站时，通过在低负荷时段储存电能并在高峰时段释放，显著减少了午间光伏出力过大和晚间负荷高峰导致的电压越限问题。
图5 不同场景下的配电网年综合成本等日值对比
图5展示了不同场景下的配电网年综合成本等日值对比，场景1为调度5G基站，场景2为不调度5G基站。通过实施5G基站储能协同的DES优化配置，配电网年综合成本实现了显著降低，比不调度5G基站储能的方案减少了31.6%，与原始未配置DES的方案相比也降低了21.1%。这一优化成果主要得益于5G基站储能的参与，使得DES的投资与运维成本减少了36.1%，配电网有功损耗减少了29.6%。
图6 场景 1 与场景3～5的各项电压指标对比
图6展示了不同场景下的各项电压指标对比，场景1关注多项电压指标优化，场景3～5由于只关注单独一项电压指标的优化，导致另外两项指标值均较差。而在场景1中，通过对多目标进行动态评价，综合考虑了多个电压目标同时进行优化。尽管对单一目标的寻优性能有所下降，但是在其他目标上的优化结果均要优于传统的单目标优化。
结论
本文通过对5G基站的运行特性与灵活性调度容量进行分析，提出了一种计及5G基站运行协同的DES优化配置方法，实现了配电网规划与运行的联合优化及资源的充分利用。
主要结论如下：
1、本文提出的DES优化配置方法，通过建立含5G基站储能的配电网“规划-运行”双层模型，有效降低了配电网年综合成本，并改善了电压质量。
2、本文提出的DA-H算法针对大规模异质变量进行优化，通过动态适应度评价和目标函数分配，快速稳定地找到帕累托前沿上的均衡解，展现出比传统方法更快的收敛速度和更高的稳定性。
3、通过IEEE 33节点算例仿真验证，所提模型和算法能有效改善配电网电压指标，降低年综合成本，减少DES配置成本，证明5G基站储能协同参与的经济效益和可行性。未来研究将探索分布式控制架构下的5G基站灵活性资源调度方法。
团队介绍
华北电力大学“自动需求响应团队”致力于智能用电方向的研究，包括电力需求响应、需求侧资源集群优化控制；能效监测与分析评估、智能电网用户侧接口；依托SAC/TC549国标委，进行需求响应国标、行标等标准的制定与验证。
团队在国内外权威期刊上发表SCI、EI检索论文200余篇；承担多项国家级、企业级科研项目；参加多项需求响应国际标准、国家标准、行业标准的制定工作。
团队负责人祁兵教授，博导，国际电工委员会IEC PC118标准化工作组专家，全国智能电网用户接口委员会SAC/TC549副秘书长，主要研究方向为智能电网自动需求响应以及用户信息交互接口设计。参编智能电网领域国家标准《电力需求响应系统通用技术规范》、《电力需求响应系统功能规范》、《电力用户需求响应节约电力测量与验证技术要求》等。主研及参与国家科技重大专项、国家863项目、国家自然科学基金项目、电网企业横向课题70余项。
毕皓淳，华北电力大学硕士研究生，研究方向为主动配电网规划与优化运行。
祁琪，华北电力大学电气与电子工程学院讲师。博士毕业于英国卡迪夫大学，清华大学电机系博士后。主要研究领域包括配电系统优化运行、智能用电、负荷特性与调控机制等，以第一/通信作者在Applied Energy、IEEE Trans.、中国电机工程学报等能源电气领域权威SCI/EI期刊上发表论文近30篇。主持/参与国家自然科学基金、教育部中央高校基本科研业务费专项资金、国家重点实验室、北京市重点实验室开放课题、国家自然科学基金-国家电网公司联合基金项目若干。
本工作成果发表在2024年第21期《电工技术学报》，论文标题为“计及5G基站运行协同的分布式储能优化配置方法“。本课题为中央高校基本科研业务费专项资金资助项目。
来源：电气新科技
