Multi regional power system transmission storage collaborative planning based on distributed optimization framework

现代电网不再是电力从少数大型发电厂稳步流向家庭和工厂的简单单向街道。它已经变成了一个复杂的双向网络，其运行受天气支配。风电场和太阳能阵列仅在有风或有阳光时产生电力，且往往位于远离能源需求中心城市的偏远地区。这造成了一种根本性的错位：能量在某一地、某一时刻可用，但需求却存在于另一地、另一时刻。为了维持供电，工程师必须解决一个双重谜题。他们既需要建造新的输电线路以跨越广阔距离传输电力，也需要安装大型电池来为以后储存这些能量。挑战在于如何确定建造多少以及部署在何处，既不浪费资金，也不让电网变得脆弱。

来自国家电网山西电力公司的研究团队通过开发一种全新的规划方法，解决了这一难题，用于应对这些互联电力系统的未来规划。他们没有将新输电线路的建设和储能设备的安装视为两个独立的决策，而是创建了一个同时优化两者的统一模型。他们的方法认识到，一条新线路和一组大型电池通常可以完成同样的工作：它们都能让系统处理可再生能源带来的不可预测波动。通过使用一种复杂的数学框架，该框架允许不同区域在解决各自规划问题的同时与邻近区域保持同步，研究人员找到了一种设计电网的方法，使电网比以往的方法更便宜、更高效，并且能更好地吸收清洁能源。

研究人员在模拟的四区域电力系统中测试了他们的方法，该场景旨在模拟大型国家电网的现实复杂性。在这个系统中，一些区域拥有丰富的风能和太阳能，但人口较少；而另一些区域则拥有重工业和高电力需求，但可再生能源发电量较低。团队将这种新的协调方法与三种旧策略进行了对比：一种仅建设新线路，一种仅安装电池，以及一种各区域在互不沟通的情况下自行规划未来的方案。结果显而易见。协调计划（即同时决定传输线和储能电池的方案）产生了最佳结果。与仅建设线路的方案相比，它每年减少了3650万元人民币的系统总成本；与仅购买电池的方案相比，每年节省了4470万元；与各区域各自为政的非协调方案相比，节省的金额更是高达8280万元。

除了节省资金外，协调计划还显著提高了系统利用可再生能源的能力。在模拟中，与“仅线路”策略相比，新方法使电网能够多接收并使用4.6个百分点的风能和太阳能；与“仅电池”策略相比，则多使用了3.55个百分点。这是一个至关重要的区别，因为浪费可再生能源（即弃电现象）是重大的经济和环境损失。研究人员发现，通过在正确的位置放置电池并建设恰到好处的新输电线路来连接它们，系统可以平滑掉风能和太阳能的日常波动。电池会在电力过剩时充电，并在需求高峰时放电，而输电线路则会将多余的能量从一个多风的地区转移到阳光充足的地区，或者从需求较低的地区转移到需求较高的地区。这种在空间上移动能量与在时间上储存能量的结合，创造了一个更加稳定且灵活的电网。

这项成功的技术创新不仅在于规划本身，还在于研究人员如何解决寻找最优解所需的庞大数学问题。规划整个国家的电网涉及数百万个变量：每一个可能的线路位置、每一个潜在的电池选址、每一小时的时间段以及每一种可能的天气情景。在单个计算机程序中一次性解决所有这些问题是非常困难且缓慢的，而且通常要求每个区域向中央机构共享其私密数据，这在实际操作中并不总是可行。研究人员使用了被称为“分布式优化”的技术。想象一群人正在尝试解决一个巨大的拼图游戏。与其让一个人试图同时拼好所有的碎片，不如将拼图分成若干部分。每个人负责自己的部分，但他们会不断检查自己部分与邻居部分交界处的情况，以确保碎片能够完美契合。

在本研究中，电力系统的每个区域独立解决自身的规划问题，自主决定在本地建设线路和电池。然而，他们并非孤立工作。他们仅交换关于连接其邻居的输电线路的信息，从而确保流入和流出的总电量完全匹配。这种方法让团队能够更快地运行计算。传统的集中式计算机模型需要超过82秒才能找到解决方案，而新的分布式方法通过并行运行区域计算，仅需约21.5秒即可完成。这种提速具有重要意义，因为它意味着电网规划者可以运行更多次的模拟实验来测试不同的情景，从而做出更稳健、更可靠的决策。该方法还尊重了每个区域的隐私，因为他们不需要向中央机构透露内部成本或详细的网络数据，只需提供保持系统平衡所需的必要边界信息即可。

研究证实，仅仅依靠单一工具对于未来的能源发展是不够的。一个仅侧重于建设更多输电线路的计划往往会导致过度建设，在可能无法充分利用的基础设施上投入过多资金。相反，一个仅依赖电池的计划可能会变得过于昂贵，因为它试图在本地存储每一份多余的能量，从而错失了将能量转移到需要之处的机会。而各区域互不协调的独立规划方式会导致最差的结果，表现为高成本和能源浪费，因为各区域可能会建设冗余资产，或在需要时无法相互支持。研究人员的发现表明，最有效的路径是寻求一种平衡的组合。在他们模拟的四区域系统中，最优计划涉及扩建五条特定的传输走廊（扩容范围在130至260兆瓦之间），同时在四个区域内共计安装800兆瓦的发电容量和3200兆瓦时的储能容量。

这些资源的具体配置揭示了一个清晰的模式。那些拥有最高可再生能源产出、且经常面临弃电风险的区域，从增加本地储能中获益最多。电池充当了缓冲器，在生产高峰期吸收多余能量，并在日落后的晚间高峰期释放能量。与此同时，新的输电线路充当了安全阀，允许区域将剩余电力出口给经历短缺的邻居。这种协调意味着系统不需要像“仅线路”计划那样建设那么多大型线路，也不需要像“仅电池”计划那样安装那么多电池。其结果是，系统实现了总成本最小化和可靠性最大化。

研究人员还观察了系统在典型的一天中的表现。他们发现，区域间的电力流动并非静态，而是根据天气和需求在一天之中改变方向和规模。在早晨，一个区域可能会通过进口电力来满足上升的需求；而在下午，随着太阳能产量达到顶峰，同一个区域可能会转为向邻居出口电力。电池在这一过程中扮演了关键角色，它们在电网充满廉价可再生能源时充电，并在电网需要电力时放电。这些电池的荷电状态（即电量充盈程度）得到了仔细管理，使其保持在安全范围内，以确保随时准备进入下一个循环。这种储能与输电线路之间的动态交互，使得电网能够以单一技术无法实现的平滑度来处理可再生能源的波动性。

研究结论指出，这种协调方法不仅仅是一个理论练习，更是应对现代电网挑战的实际解决方案。通过使用分布式优化框架，电网规划者可以获得几乎与完美的集中式计划相当的结果，同时还具备速度快、保护隐私和可扩展性等优势。该方法允许不同区域在保持自主权的同时，仍能协同工作，创造一个更高效、更具韧性的整体。随着世界向着由风能和太阳能主导的未来迈进，规划空间上的能量移动与时间上的能量储存的能力将变得至关重要。这项研究为如何实现这一目标提供了清晰的路线图，表明构建更廉价、更清洁、更可靠电网的关键在于对物理组件进行智能协调。研究结果表明，电力规划的未来不在于是在线路或电池之间做选择，而在于理解它们如何协同工作，共同解决可再生能源整合这一复杂的谜题。