本文提出SPLANDID，这是一种用于住所社区同享式电池储能体系(BESSs)最优容量装备、选址及办理的新型技能经济办法，可一起最小化出资本钱与运营本钱。能量损失在社区范围内。针对两种同享电池储能体系（BESS）的装备计划（即单一集中式BESS与多性向分布式BESS），本研讨提出两种差异化办法：一种优化集中式BESS，另一种则专心于分布式BESS的优化。咱们将每种办法构建为束缚优化问题，并选用粒子群优化算法求解（PSO）算法。为验证本办法有用性，咱们选用从英国某住所社区家庭搜集的实践用电与发电数据。经过总本钱等多项数值方针，咱们提出并比较了三种场景（即不装置电池储能体系、装置单套电池储能体系及装置多套电池储能体系）。能量损耗以及总本钱。模仿成果凸显了电池储能体系（BESS）装置的有用性，相较于未装备BESS的基准情景，总本钱完成了82.24%的明显降幅。此外，布置多性向分布式BESS的计划优于单一集中式BESS，既能下降总本钱又可削减能量损耗别离下降了17.4%和49.4%。此外，分布式装置计划经过将所需储能容量削减11.82%，相较于集中式计划展现出明显效益。与现有大量文献比较，本研讨在多个方面做出奉献：首要，探究了在居民社区装置多台分布式同享电池储能体系（BESS）的可行性，突破了现有研讨中单一集中式同享BESS装置的主导形式。从多个维度评价，这种代替性装置战略取得的成果极具运用远景。其次，咱们的办法学立异性地根据实践电池组市售类型的匹配性，然后提高实践运用场景中的工程可行性。该办法与那些未考虑现有电池能力束缚、仅提出最优容量主张的研讨形成鲜明比照电池组.

引言

曩昔一个世纪，全球电力行业经历了重大革新。这促使智能电网（SGs）应运而生，取代了功能受限的传统电网（Chreim, Esseghir, & Merghem-Boulahia, 2022）。智能电网在电力生产、输配与消费环节引发了深入革新。尤为明显的是，它促进了可再生动力（RESs）在整个电网体系中的整合，然后下降了对化石燃料的依靠（Chreim, Esseghir, & Merghem-Boulahia, 2024）。此外，智能电网（SGs）已选用先进的传感器与通讯技能，可以对双向电力流进行实时监测与办理，然后完成更可靠、高效的电力运送（Chreim, Nassar & Habib, 2021a）。在家庭层面，智能电网经过智能电表等监测设备赋予用户更强的能耗控制能力，使顾客可以优化动力运用并可能下降用能本钱（Cheng, Lim & Hui, 2022）。
目前装机规划最广的可再生动力体系（RESs）是根据光伏发电（PV）（Chreim, Esseghir, & Merghem-Boulahia, 2023b）和风能（Dessouky, Abdellatif, Abdelwahab, & Ali, 2018）的技能，因其经济性和易于装置的特色，占可再生动力装机总量的82%（Zhang, Ma, & Yang, 2022）。但是，这类动力的间歇性特征源于其发电量与气象条件的相关性（Chreim, Nassar, & Habib, 2021b），这带来了重大应战——其发电时段往往与用电需求不匹配（Hossain, Islam, Muttaqi, Sutanto, & Agalgaonkar, 2023）。此外，德国、英国（UK）和瑞士等国家近期已削减乃至取消了对可再生动力的上网电价（FiT）补贴政策（Li et al., 2023）。因此，需求额定的灵活性措施来保障电力体系的韧性与可靠性。
为缓解可再生动力发电体系（RESs）的间歇性问题，电池储能体系（BESSs）已被证实是一种可行的处理计划（Khaloie等，2020）。BESSs能为电力体系和用户供给多重效益，包括电压调理、输电支撑、发电备用以及存储剩下电能供后续运用（Khaloie与Vallée，2023；Rezaeimozafar等，2022）。此外，经过在用电低谷时段以贱价电能充电、顶峰时段放电，BESSs还能有用下降用户电费支出（Masrur、Khaloie、Al-Awami、El Ferik和Senjyu，2024）。
近年来，由多户家庭同享电池储能体系（BESS）的住所社区形式在追求节省本钱与效益最大化的顾客中日益遍及（Wu, Wu, Cimen, Vasquez, & Guerrero, 2022）。同享型BESS经过社区成员分摊设备价格与维护费用完本钱钱节省（Ma et al., 2022）。此外，跟着BESS容量规划的扩展，单位容量价格呈下降趋势，使得同享形式较个别独立装备BESS更具经济性（Walker & Kwon, 2021）。此外，为同享而施行的基础设施答应顾客将可再生动力体系（RESs）发生的过剩动力出售给附近用户，然后削减从电网购电量并提高自发自用率（Salehi & Rastegar，2023）。实践上，在同享电池储能体系（BESS）的运用中，存在两种不同的布置形式：单一集中式BESS或多个分布式BESS。第一种形式下，社区内一切家庭同享单个BESS；第二种形式则是在社区内装置多个同享BESS，每户家庭运用间隔最近的储能装置。第二种布置形式（即在社区内装置多个BESS）相较于第一种具有要害优势。该优势与社区内发生的能量损耗相关。当选用多个BESS时，能量运送至家庭的间隔较单一集中式BESS的状况明显缩短，然后有用下降能量损耗。此外，与单一储能体系比较，该类装置方式还下降了分布式电池储能体系（BESSs）的总容量，因为能量损耗的削减使得全体需求存储的能量相应削减。
不管装置单个集中式电池储能体系（BESS）还是多个分布式BESS，都需求精心规划与办理，以保证出资本钱效益最优且运转状况最佳。最优规划涉及确认BESS的最佳容量装备与选址布局，而最优办理则需制定最有用的充放电运转战略（Alsharif, Jalili & Hasan, 2022）。
现有文献对同享型BESS容量装备、选址布局及运营办理问题已有较多研讨。学者们主要从经济性和技能性两个维度设定了不同方针：在BESS规划层面，(1)出资本钱最小化、(2)运转本钱最小化、(3)维护本钱最小化构成三大经济性方针；而在技能层面，(1)能量损耗最小化、(2)电压误差最小化、(3)BESS收益最大化则归于典型的技能性方针。值得注意的是，电池储能体系（BESS）规划问题在文献中被视为杂乱的NP难问题，研讨者通常选用元启发式算法进行求解（Anvari-Moghaddam, Dragicevic, Meng, Sun, & Guerrero, 2016）。
在Danish等人的研讨(2020)中，作者提出了一种用于低压(LV)配电体系中同享电池储能体系(BESS)容量装备、选址及运转办理的办法。装置BESS的方针在于完成峰值需求削减。研讨者首要经过剖析历史负荷曲线，一起考虑BESS的荷电状况(SoC)、放电深度(DoD)以及健康状况(SoH)等要素，确认了BESS的容量装备。取得容量参数后，研讨经过将BESS置于一切可能方位进行模仿，最终选择使能量损耗最小的最优选址计划。为验证该计划，研讨选用了喀布尔城市实践数据及22节点配电体系进行测验。随后经过比照不同情景（无BESS、仅BESS、BESS联合光伏体系）的施行作用，凸显了装置BESS的重要性。为削减电网不平衡并调理其节点电压，Carpinelli、Mottola、Proto、Russo和Varilone（2018）的作者提出了一种规划办法，该办法包括在电网中动态装备并布置分布式电池储能体系（BESS）。他们将规划问题表述为一个束缚优化问题，其方针函数是最小化所装置BESS的出资和运营本钱。作者以为，在较大的搜索空间中求解该优化问题将十分杂乱，因此他们提出经过选择若干候选母线用于BESS装置来缩小搜索空间。随后，选用遗传算法（GA）在缩小后的搜索空间内求解优化问题。为评价该办法，他们将其运用于一个包括若干居民、工业和商业用户的低压测验网络。研讨模仿了不同场景（即在不装置电池储能体系（BESS）、装置BESS但未减缩搜索空间、装置BESS并减缩搜索空间三种状况下，最后一种代表作者提出的计划完成了本钱最小化。Ivanov、Neagu、Grigoras、Scarlatache与Gavrilas（2021）的作者提出了一种在低压配电网中优化同享BESS布局与运转的计划。该研讨将问题转化为以总能量损耗最小化为方针的束缚优化问题，并选用遗传算法（GA）进行求解。关于BESS的容量，作者以为其数值为已知条件。研讨选用罗马尼亚北部的一个低压配电网来验证所提办法，并对不同场景进行了模仿与比较。为避免电网出现停电事故并提高电压稳定性，Aziz、Masood、Deeba、Tushar和Yuen（2019）提出了一种BESS选址战略。作者假定当体系全局的电压与频率特性均得到调理时，其方针即可完成。为此，他们提出了一种迭代算法：首要辨认电网中最软弱的节点并布置BESS；完成初次布置后从头评价电压与频率特性，判断BESS装置是否使一切参数得到改善。若满足条件则终止算法，不然继续辨认次软弱节点并布置第二个BESS。该程序将循环履行，直至一切节点的电压与频率均取得提高。作者仅聚焦于电池储能体系（BESS）的选址问题，并提出一切已装置BESS的容量总和应等同于电网中现有可再生动力（RES）的总装机容量。为验证该办法，研讨团队在IEEE 43节点配电体系上展开测验，并比照了集中式单一BESS与分布式多BESS装备的效能差异。成果表明，在预防断电方面，分布式装备计划优于集中式计划。Yuan、Wang、Wang和Yildizbasi（2020）的研讨中，学者们提出了两种适用于配电体系的BESS容量规划与选址战略。两种办法之间的唯一差异在于：第一种办法依次处理容量装备与方位布置问题（先确认容量后组织方位），而第二种办规律同步处理这两个问题。研讨者们将该规划问题表述为具有单一方针函数的束缚优化问题，其方针函数旨在最小化总能量损耗。为处理该问题，他们提出了改善版的郊狼优化算法（COA）。此外，研讨选用48节点配电体系对该办法进行测验。为评价所提出求解器（即在改善的布谷鸟优化算法（COA）研讨中，作者将其与粒子群算法（PSO）、鲸鱼优化算法（WOA）和萤火虫算法（FA）三种启发式算法进行了三方面比较：（1）总能量损耗；（2）收敛速度；（3）履行时间。此外，他们还比照了两种提案战略与集中式/分布式电池储能体系（BESS）装备计划在总能量损耗方面的有用性。数值成果表明：同步处理容量装备与选址问题比顺序处理更能下降能量损耗，且分布式BESS布置计划较集中式计划更具降损优势。Alrashidi（2022）的研讨团队提出了一种面向低压配电网电压调理的BESS容量装备、选址及运转办理集成战略。该研讨将问题转化为双层优化模型，并选择电压误差最小化作为方针函数。上层优化表征电池储能体系的容量装备与选址问题，选用神经网络优化算法（NNOA）求解；下层优化则构建电池储能体系的运转办理模型，经过线性规划（LP）办法求解。为验证所提办法，作者选用改善版IEEE低压测验馈线体系进行试验。Vankudoth与Badar（2019）提出配电网中电池储能体系的容量装备与选址战略，其Objective为一起完成网损最小化与电压误差最小化。他们将该问题表述为束缚优化问题,并选用权重系数将两个方针整合至同一方针函数中。研讨别离选用三种算法(即粒子群优化PSO、差分进化DE及降维趋势搜索RVTS)求解该问题。为验证所提办法,作者在IEEE 33节点配电体系上进行测验。模仿成果表明,差分进化算法的功能优于别的两种算法。为最小化低压配电网中的能量损耗，Ma、Abad、Azuatalam、Verbic和Chapman（2017）的作者提出了一种规划办理办法，该办法经过计算网络中同享电池储能体系（BESS）的最优容量装备、方位选址及运转战略来完成。研讨者还比照了集中式单一BESS与分布式多BESS在下降能量损耗方面的差异。为此，他们针对两种场景别离构建了混合整数二次规划（MIQP）问题模型。两种模型具有相同的方针函数（即能量损耗最小化），但决议计划变量存在差异。集中式BESS问题的决议计划变量包括BESS的选址方位及其充放电运转战略；而分布式BESS问题除包括前者一切变量外，还需额定确认多个分布式BESS的最优容量装备参数。需求指出的是，为保证公平比较，假定第二个问题中一切BESS的容量必须与第一个问题中集中式BESS的容量持平。为处理上述问题，研讨选用了MATLAB中的Knitro求解器。此外，为验证计划有用性，团队将其运用于英国一条包括175个单相用户的低压馈线体系，每户均装备1千瓦光伏发电装置。模仿成果表明，与基准事例（即未装置BESS的状况）比较，集中式与分布式装置均能有用下降能量损耗，且分布式计划具有小幅额定改善优势。Wong与Ramachandaramurthy（2020）的研讨者提出了一种同享BESS的选址战略，其方针在于最大程度下降网络能量损耗。该研讨首要将选址问题构建为束缚优化问题，随后选用鲸鱼优化算法（WOA）进行求解。为比较单个电池储能体系（BESS）与两个总容量相同但装置方位不同的BESS的功能差异，作者提出经过模仿多种场景并比照其能量损耗。研讨根据40节点通用配电体系展开模仿，成果表明双BESS计划在下降能量损耗方面优于单BESS装备。Mazza、Mirtaheri、Chicco、Russo和Fantino（2019）的研讨中，为完成全体技能与经济效益最大化，作者提出了一种低压配电网中BESS最优容量装备、选址及运转办理的归纳办法。该问题被转化为具有双重方针的束缚优化问题：首要方针是最小化BESS的出资、运转及维护本钱，次要方针则为最小化电网电压误差。选用遗传算法（GA）处理电池储能体系（BESS）的容量装备与选址问题，一起运用贪心算法优化其运转战略。为验证所提办法，研讨选取了一个包括22个节点的乡村低压配电网作为测验事例。Wong、Ramachandaramurthy、Walker、Taylor和Sanjari（2019）的学者提出了两种在配电网中整合BESS与光伏体系（PV）以下降电能损耗的计划。针对每种计划，研讨者构建了束缚优化问题，其方针是最小化总电能损耗，束缚条件包括BESS的最大功率分配束缚和母线电压幅值上限。为处理这些问题，作者选用鲸鱼优化算法（WOA）进行求解。经过50节点通用配电体系及不同模仿场景（即单一BESS、无光伏的双BESS装备、配备双光伏的双BESS装备）对计划功能进行了评价。作者还将鲸鱼优化算法（WOA）与萤火虫算法（FA）和粒子群优化算法（PSO）进行了功能比照。研讨成果表明，相较于单一电池储能体系（BESS），装备两套BESS能更有用地下降能量损耗，且WOA在优化作用上优于FA和PSO算法。Chedid和Sawwas（2019）提出了一种新的战略，用于低压配电网中光伏阵列与BESS单元的容量装备及方位规划，其方针是最小化总本钱、总损耗以及相对于参考母线的电压误差。作者们将三个方针整合为单一方针函数并赋予权重，然后将其规划问题转化为多方针优化问题。为处理该优化问题，研讨者选用遗传算法（GA）并施行两步优化流程：第一步涉及光伏阵列的容量装备与选址，第二步则利用第一步所得成果进行电池储能体系（BESS）的容量装备与选址。为验证该办法，作者选用IEEE 13节点测验馈线作为评价基准。Jannesar、Sedighi、Savaghebi与Guerrero（2018）提出了一种在低压配电网中考虑光伏发电的电池储能体系（BESS）最优容量装备、选址及运转办法。其优化问题的方针函数包括六个要素：BESS出资本钱、运转本钱、维护本钱、网损费用、环境排放本钱、电价套利收益以及输电网过网费。其间BESS运转优化经过MATLAB中的线性规划（LP）完成，而BESS的最优容量装备与选址问题则选用DIgSILENT中的遗传算法（GA）求解。为验证本研讨所提计划，模仿中选用的伊朗低压配电网存在三相不平衡现象。为评价该办法的功能，研讨选取三项要害方针：每日能量损耗、总逆功率流以及每小时电压幅值的最大值与最小值。此外，模仿并比照了四种场景（即：无光伏与电池储能体系、46%光伏渗透率无储能、93%光伏渗透率无储能、93%光伏渗透率搭配最优电池储能装备）。Nazari、Bagheri-Sanjareh与Hosseinian（2022）提出了一种根据频率的立异动力办理战略，用于确认住所微电网中同享锂离子电池储能体系的容量规划。该电池储能体系装置的中心方针在于调理电压与频率，一起削峰填谷以应对用电顶峰时段的负荷需求。为验证计划有用性，研讨者选用CIGRE低压配电体系作为测验渠道，该体系包括一台风力发电机、2套光伏体系、6户独立住所及2栋公寓楼。Dahiru与Tan（2020）的研讨团队提出了一种用于确认住所区同享电池储能体系（BESS）最优容量的办法学，其间心方针在于提高体系可靠性。该研讨选用混合可再生动力多方针优化（HOMER）软件辨认最优体系装备，并经过尼日利亚五户住所单元组成的微电网对其提案进行了实证测验。
除本节前文胪陈的研讨外，另有若干文献针对同一问题提出了处理计划（Johnson等，2018；Kasturi等，2022；Li等，2022；Matthiss等，2021；Mirtaheri等，2019；Mohamad等，2021；Prakash等，2022；Ramos等，2023；Salee和Wirasanti，2018；Su等，2021；Yunusov等，2016）。为全面出现文献概貌，咱们已在表1、表2中汇总了前述论文及新增文献的研讨摘要。上述表格针对每篇参考文献均包括优化变量、方针函数、电池储能体系运用场景、选用技能及办法局限性等信息。此外，表3根据不同标准对文献涵盖的一切办法进行了比照剖析。
虽然文献中存在大量相关研讨，但据咱们所知，没有发现任何研讨将技能方针与经济方针一起归入优化问题的单一方针函数中，并将其间一项作为赏罚项处理。但是，现有文献通常要么构建具有多个方针函数的多方针优化问题，要么经过赋予权重将多个方针整合至单一方针函数中（例如。（Chedid与Sawwas，2019；Vankudoth与Badar，2019）。第一种景象下，求解该问题将发生包括一切可能解的帕累托前沿，这需求人类决议计划者介入以选择满足需求的最优解。第二种景象中，为取得预期成果，必须慎重设定各方针的权重系数，因此同样需求人工干预。此外，现有研讨均未考虑商场现有电池的实践容量来确认电池储能体系的最优规划，这导致多数状况下取得的成果在实践中难以完成。
本文提出SPLANDID针对住所社区同享电池储能体系（BESS）的容量装备、选址及办理，咱们提出了一套立异办法。该办法归纳考虑经济性要素（如BESS的资本与运营本钱）与技能性要素（如能量损耗），并别离提出集中式与分布式两种布置计划的规划办法。咱们将每种计划转化为束缚优化问题，并选用粒子群优化（PSO）算法进行求解。此外，咱们提出三种场景以证明电池储能体系（BESSs）布置的重要性，并对集中式与分布式装置计划进行比较。一起，为使研讨更贴近现实并保证办法的实践适用性，咱们结合当时商场可获取的电池标准对BESS进行优化容量装备。本工作的主要奉献可归纳如下：

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  咱们提出了一种面向住所社区的损耗感知型集群架构，该架构集成动力物联网设备以办理集群内部及集群间的能量流动与路由。
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  咱们将规划问题建模为含技能方针赏罚项的束缚优化问题。
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  本研讨中蓄电池储能体系的容量装备均选用市售标准化电池标准。
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  咱们提出三种模仿场景，以证明电池储能体系（BESS）布置的重要性，并对不同类型的BESS布置计划进行比较。