采用整数规划的光储调度：光伏储能优化调度探究

采用整数规划的光储调度，注释详细，光伏储能优化调度

在如今的能源领域，光伏与储能系统的协同调度愈发重要。整数规划作为一种有效的优化工具，能够助力实现光储系统的优化调度，最大程度发挥其效益。今天咱们就一起来深入探讨一番。

整数规划在光储调度中的原理

整数规划，简单来说，就是在规划问题中，决策变量要求取整数值的一类优化问题。在光储调度场景里，我们希望通过调整光伏的发电功率、储能的充放电功率等变量，在满足一系列约束条件下，实现诸如成本最小化、收益最大化等目标。

比如，我们设定目标函数是一天内光储系统运行成本最小化，这个成本可能包含光伏设备的运维成本、储能设备充放电损耗成本等。而约束条件则有很多，像光伏的发电功率不能超过其装机容量，储能的充放电功率有一定限制，以及储能的电量需要维持在合理区间内等等。

代码实现与分析

以下以Python为例，借助PuLP库来实现一个简单的光储调度整数规划模型。

python 复制代码

import pulp

# 创建问题实例，目标是最小化成本
problem = pulp.LpProblem("Optimal_PV_Storage_Scheduling", pulp.LpMinimize)

# 假设调度周期为24小时
time_periods = range(24)

# 定义光伏的发电功率，这里假设已知每个时段的预测功率，单位kW
pv_power_forecast = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

# 定义储能的最大充放电功率，单位kW
max_charge_power = 10
max_discharge_power = 10

# 定义储能的容量，单位kWh
storage_capacity = 100

# 定义变量：光伏实际输出功率，单位kW
pv_output = pulp.LpVariable.dicts("PV_Output", time_periods, lowBound = 0)

# 定义变量：储能的充电功率，单位kW
charge_power = pulp.LpVariable.dicts("Charge_Power", time_periods, lowBound = 0)

# 定义变量：储能的放电功率，单位kW
discharge_power = pulp.LpVariable.dicts("Discharge_Power", time_periods, lowBound = 0)

# 定义变量：储能的电量，单位kWh
storage_level = pulp.LpVariable.dicts("Storage_Level", time_periods, lowBound = 0)

# 目标函数：假设成本与储能充放电损耗及光伏弃电有关
problem += pulp.lpSum(0.1 * charge_power[t] + 0.1 * discharge_power[t] + 0.05 * (pv_power_forecast[t] - pv_output[t]) for t in time_periods)

# 约束条件：光伏输出功率不能超过预测功率
for t in time_periods:
    problem += pv_output[t] <= pv_power_forecast[t]

# 约束条件：储能充电功率限制
for t in time_periods:
    problem += charge_power[t] <= max_charge_power

# 约束条件：储能放电功率限制
for t in time_periods:
    problem += discharge_power[t] <= max_discharge_power

# 约束条件：储能电量平衡，这里假设储能初始电量为0
for t in time_periods:
    if t == 0:
        problem += storage_level[t] == charge_power[t] - discharge_power[t]
    else:
        problem += storage_level[t] == storage_level[t - 1] + charge_power[t] - discharge_power[t]

# 约束条件：储能容量限制
for t in time_periods:
    problem += storage_level[t] <= storage_capacity

# 求解问题
problem.solve()

# 输出结果
print("Status:", pulp.LpStatus[problem.status])
for t in time_periods:
    print(f"Time period {t}: PV Output = {pulp.value(pv_output[t])} kW, Charge Power = {pulp.value(charge_power[t])} kW, Discharge Power = {pulp.value(discharge_power[t])} kW, Storage Level = {pulp.value(storage_level[t])} kWh")

代码分析

导入库 ：import pulp，引入PuLP库，这是Python中用于线性和整数规划的强大工具。
创建问题实例 ：problem = pulp.LpProblem("OptimalPV StorageScheduling", pulp.LpMinimize)**，定义一个最小化问题，名字为"Optimal PVStorageScheduling"。
定义参数 ：像timeperiods**表示调度周期（这里是24小时），pv powerforecast**假设为已知的每个时段光伏预测发电功率，max chargepower*、max* dischargepower**和storage capacity分别是储能的最大充放电功率和容量。
定义变量 ：pvoutput*、charge* power、dischargepower**和storage level分别表示光伏实际输出功率、储能充电功率、储能放电功率以及储能电量，这些变量都是在规划过程中需要求解的。
目标函数 ：problem += pulp.lpSum(0.1 chargepower[t] + 0.1* discharge* power[t] + 0.05 * (pvpower forecast[t] - pvoutput[t]) for t in timeperiods)，这里设定成本由储能充放电损耗（系数0.1）和光伏弃电成本（系数0.05）组成。
约束条件 ：
- 限制光伏输出功率不超过预测功率。
- 对储能充放电功率进行限制。
- 通过电量平衡公式确保储能电量在每个时段的合理变化，并且考虑了初始电量为0的情况。
- 限制储能电量不超过其容量。
求解与输出 ：problem.solve()求解问题，然后遍历每个时段输出光储系统各个变量的结果。

通过这样的整数规划模型及代码实现，我们能较为有效地对光伏储能进行优化调度，在实际应用中根据具体需求和参数调整模型，能更好地满足能源管理的目标。希望今天的分享能让大家对采用整数规划的光储调度有更清晰的认识。