摘要
随着全球能源转型步伐的加快，可再生能源发电比例不断提升，电力系统的波动性与不确定性也随之增加，这对电力系统的灵活调节能力和稳定运行提出了更高要求.针对上述问题，本文全面综述了储能系统（Energy Storage System,ESS）在辅助新型电力系统运行控制中的关键作用及其优化配置技术.首先，系统梳理了储能系统在电力系统调峰、调频以及电能质量改善等方面的多种应用场景，深入探讨了这些应用场景下储能系统的优化配置策略.其次，对储能优化配置的经济性、可靠性以及稳定性等目标进行了详细的分析研究.然后，对比了不同优化算法（包括线性规划、动态规划、遗传算法、粒子群优化等）的优缺点及适用性.最后，揭示了储能优化配置技术所面临的挑战及未来发展方向.通过分析表明，科学合理的储能资源配置对于提升电力系统的运行效率、稳定性和可靠性至关重要，是推动可再生能源广泛应用和实现智能电网构建目标的关键技术途径.未来，随着新型复合储能技术的发展和智能优化算法的引入，储能优化配置技术有望在新型电力系统的可持续发展中发挥更加突出的作用.
Abstract
With the acceleration of global energy transition,the proportion of renewable energy generation continues to rise,leading to increased volatility and uncertainty within power systems,which poses higher requirements for the flexible regulation capability and stable operation of power systems.This paper reviews the key role of Energy Storage System（ESS) in assisting the operation control of new-type power systems and its optimal configuration techniques.Firstly,it systematically outlines various application scenarios of ESS in aspects of peak shaving,frequency modulation and power quality improvement,and delves into the optimal configuration strategies for ESS under these scenarios.Secondly,it conducts a detailed analysis on the economy,reliability and stability of ESS optimal configuration.Then,it compares the advantages,disadvantages and applicability of different optimization algorithms,including linear programming,dynamic programming,genetic algorithms,particle swarm optimization,and others.Finally,it reveals the challenges and future development directions of ESS optimal configuration techniques.The analysis shows that scientific and reasonable allocation of energy storage resources is crucial to improve the operating efficiency,stability and reliability of the power systems,and is a key technical approach to promote the wide application of renewable energy and achieve the goal of smart grid construction.In the future,with the development of new hybrid energy storage technologies and the introduction of intelligent optimization algorithms,ESS optimal configuration techniques are expected to play a more prominent role in the sustainable development of new-type power systems.
0 引言
近年来，伴随着“碳达峰、碳中和”目标的明确提出以及新能源为主导的新型电力系统构建步伐的加快，我国储能领域迎来了前所未有的发展机遇，步入了快速发展的新阶段[1].据国家能源局的数据显示，截至2023年底，全国已经建成投运储能项目累计装机规模达3 139万kW·h/6 687万kW·h，平均储能时长2.1 h，2023年新增装机规模约2 260万kW·h/4 870万kW·h，较2022年底增长超过260%[2].储能具有建设周期短、布局灵活、响应速度快等优势[3]，可在新型电力系统运行中发挥调峰、调频、调压等多种功能，是构建新型电力系统的重要支撑和实现碳达峰碳中和目标的重要途径.此外，《国家能源局关于促进新型储能并网和调度运用的通知》（国能发科技规〔2024〕26号）也提出，需对储能并网接入管理流程进行规范化处理，进一步优化储能的调度运行机制，旨在全面挖掘并充分发挥储能技术的潜能，从而为构建安全、高效、灵活的新型电力系统提供坚实支撑与有力保障[4].
为充分挖掘储能技术在电力系统中的支撑潜能，亟需对储能资源进行科学合理的规划与配置，以强化电力系统的调节灵活性与适应性[5].这对于提升电力系统的调节能力、延缓或替代电网投资、提升系统应急保障能力等方面具有重要意义.特别是针对多样化的应用场景，应明确界定储能技术在调峰、调频等方面的配置原则，确保其功能最大化发挥.同时，必须全面考量储能系统的约束条件及优化目标，探索并确立不同应用场景下储能配置的最优策略.这不仅有助于妥善应对新能源渗透率不断提升所带来的复杂挑战，还将为电力系统的长期可持续发展奠定坚实基础，促进能源结构的绿色转型与高效利用.
在构建新型电力系统过程中，储能配置对支撑以新能源为主体的新型电力系统稳定运行起到了重要作用[6].为应对光伏等新能源接入电网后带来的一系列问题，文献[7]提出一种计及用户侧需求响应的混合储能优化配置方法，在电网稳定方面产生了显著的应用效果；文献[8]基于“等面积原理”，设计了一种储能与新能源协同优化配置的新方法，该方法能够针对不同应用场景，实现新能源出力特性、消纳目标设定、储能容量配置以及系统整体平衡四个维度的有机整合与统一.
基于以上研究背景及现状，本文从储能的运行原理和辅助电力系统运行控制入手，分别以储能辅助新型电力系统运行控制、储能系统优化配置约束条件与优化目标和储能系统优化配置求解算法等三方面开展综述，旨在梳理新型电力系统下储能系统优化配置技术研究现状与面临的关键问题和挑战，归纳总结储能优化配置的各种约束条件与优化目标，分析不同优化算法的优缺点和适用性，并对未来储能优化配置支撑构建新型电力系统、推动电力系统的可持续发展进行研究展望.
1 储能辅助新型电力系统运行控制
随着“碳达峰、碳中和”目标的推进，电力系统中大规模可再生能源的接入已成为不可逆转的发展趋势.在新能源比例的持续增大下，风电、光伏等新能源并网给电网的稳定运行带来了诸多严峻挑战，导致电力系统调峰、调频能力以及电能质量等问题日益凸显.储能系统（Energy Storage System，ESS）凭借其良好的有功和无功动态响应特性，能够有效平抑新能源固有的随机性和间歇性对电网造成的波动，进而推动大规模新能源的顺利接入，实现负荷的平稳调节，并显著提升电网的互动友好性[9].在此背景下，深入探索科学合理的储能配置策略，对于充分发掘储能潜力及提升电网调控能力具有重要的理论与现实意义[10].新型电力系统下储能辅助运行与优化配置研究综述路线如图1所示.
1.1 辅助电网调频
储能技术在为电力系统提供调频辅助服务方面扮演着至关重要的角色，对于缓解系统调频能力供需失衡的现状具有重要的现实意义[11-12].在复杂的电力网络体系中，调频机制是维系系统稳定运行不可或缺的一环.通过科学合理地配置储能系统，能够有效弥补常规发电机组在调频能力上的不足，进而在必要时提供及时的调频支撑，确保整个电力系统的安全稳定运行[13].
传统电网的调频任务主要由火电机组承担，随着电网中新能源比例的快速增长，火电机组逐渐退出，系统中的调频容量迅速减小，电网的调频能力下降.因此要求电网中的可再生能源具有调频能力，来弥补随着火电机组退出而减少的调频机组容量[14-16].在此背景下，新能源与储能联合系统，依靠储能电池调节联合系统的出力[17-18]，为提升电网调频能力提供了有效途径.文献[19]提出一种光储系统调频和调峰的综合控制策略，使储能电池根据电网频率确定自己的出力目标后，对储能电池的荷电状态进行分区，优化了储能电池的出力特性，显著增强了电网的调频响应能力.此外，释放储能装置的频率支撑潜力，将是提升风、光高占比系统并网稳定性的关键.文献[20]利用储能装置独有的功率调节特性，提出一种融合恒频控制与调频状态转移控制的储能并网频率主动支撑策略，能够显著提升电力系统的频率稳定性，并优化其对电网的主动支撑能力.文献[21]通过在电网中配置电池储能系统，不仅可以在紧急情况下对频率和电压进行快速支撑，提升系统频率和电压的支撑能力，还可以提升新能源的消纳能力.当然，通过混合储能技术参与风电场并网平滑输出功率和辅助一次调频也可以有效减缓风电场输出功率波动，主动支撑电网频率安全.文献[22]提出一种基于飞轮和锂电池的混合储能平抑-调频方案，并深入考虑混合储能系统的全生命周期成本，结合多时间尺度的实际需求，构建了容量优化配置的层次化模型.该方案不仅能够有效提升系统的频率稳定性，还能优化风-储联合系统的全生命周期净收益，为混合储能技术在电力系统中的应用提供了新的思路与参考.
图1新型电力系统下储能辅助运行与优化配置研究
Fig.1Research on ESS-assisted operation and optimal configuration for new-type power systems
综上所述，储能在电网调频中发挥着显著作用，合理地配置利用储能可以有效提升新型电力系统的调频能力，也是确保高占比风能和光能等系统并网稳定性的关键，将为电力系统的安全、经济、可持续运行提供重要保障.
1.2 辅助电网调峰
储能可以为电力系统提供调峰支撑[23-24].在电力系统中，负荷峰谷差较大、调峰资源不足等问题一直存在[25].通过合理地配置储能，可以有效缓解这些问题，提高电力系统的调节能力.在确定储能系统的合理规模时，需要综合考虑电网的负荷峰谷差、最大调峰缺口及缺口持续时间等因素，确保储能的配置能够满足电力系统的调峰需求，从而实现资源的最优化利用与系统性能的全面提升.
储能技术在参与电网调峰中优势明显，不同时间段电网负荷差异巨大，储能系统可以在低负荷时充电，在高负荷时放电，减少电网的峰谷差，可满足调峰需求，提高电网的稳定性和可靠性[26].当前，负荷需求增加和不确定新能源并网导致的新型电力系统的调峰压力日趋攀升，为了对储能潜力进行充分挖掘以提升电网调控水平，文献[10]提出一种全面考虑储能用户行为及调峰需求的聚合商侧储能配置优化模型，该模型不仅全面考虑了储能用户的行为特性以及调峰的实际需求，而且能够在优化储能配置容量的同时，充分纳入储能用户综合不确定性因素与电网调峰需求的交互影响，为储能技术的科学应用与电网调控水平的提升提供了有力支持.
在我国，火力发电机组依然占据着电力系统中的主要供电地位，因此，传统的做法大多依赖于火电机组来进行调峰操作并解决新能源的并网消纳问题[27].然而，随着新能源装机容量的不断提升，仅仅依靠火电机组已难以满足日益增长的新能源消纳需求.储能系统以其快速响应等独特优势，能够更及时、高效地参与到电力系统的调峰过程中，为实现新能源的高效利用和电力系统的稳定运行提供有力支撑.为此，有必要相应配置一定比例的储能系统，以有效缓解新能源并网所带来的消纳难题.文献[28]在已有调峰研究的基础上继续深入挖掘传统火电机组、电池储能电站的调峰潜力，提高系统调峰灵活性，并将其应用于传统机组，在降低系统运行成本的同时，提高风电并网消纳水平[29].文献[30]将电熔镁负荷纳入调度体系，通过配置储能装置与火电机组进行协同调峰，实现了负荷特性的优化与调峰能力的增强.此外，文献[31]提出一种储能与火电机组联合调峰的双层运行方法，该方法兼顾了储能配置和火电机组灵活性改造，同时提出的基于储能寿命模型的补偿策略，也有效地调动了储能参与调峰的积极性，为电力系统的稳定运行与新能源的广泛接入提供了有力保障.
近年来，随着光伏装机容量占比迅速提升，日益突出的光伏出力波动性及反调峰特性加剧了电力系统调峰的压力，利用光储资源参与调峰成为缓解电力系统调峰压力的一种有效措施.文献[32]将原始光伏出力曲线分解为调峰分量与平抑波动分量，基于氢储能运行特性，配置用于调峰与平抑波动的储能容量，提出了光伏-氢储能辅助调峰的双层优化配置模型，有效降低了光伏波动对配网的影响，缩减了配网的运行成本，提升了其运行经济性与稳定性.文献[33]提出一种基于改进K-means++算法的分布式光储聚合调峰方法，建立聚合-调峰-分解模型，有效降低了光储变量维数和求解难度，提升了其参与电力系统调峰优化的可行性.
因此，储能技术在辅助电网调峰方面展现出显著的优势和潜力.通过合理地配置储能，能够在低负荷时段充电、高负荷时段放电，可以有效缓解电网负荷峰谷差大、调峰资源不足等长期存在的问题，从而提高电力系统的调节能力和稳定性.
1.3 改善电能质量
储能还可以起到为电力系统提供改善电能质量的关键作用[34].新能源机组的输出，其随机和波动给电网的电能质量带来了巨大的挑战[35]，电网中广泛存在的谐波和各类干扰信号往往会降低电能质量，进而影响到电力设备的正常运行.然而，储能技术凭借其独特的优势，不仅能够平衡供需关系、支撑可再生能源的高效利用，还能够有效抑制谐波的产生、提供必要的无功功率支持，并显著增强电力系统的抗干扰能力.这些功能协同作用，能够显著提升电能质量，为电力系统的稳定性和可靠性提供有力保障，从而为新型电力系统的高效、稳定运行奠定坚实的基础[36].
针对电网电能质量的提升问题，学术界已开展了一系列深入研究.为应对新能源发电和单相负荷大规模接入给配电网带来的复杂电能质量问题，文献[37]提出了一种创新的解决方案，采用储能型配电网静止同步补偿器，实现对配电网电压波动、电压越限及三相不平衡问题的综合补偿，有效提升了配电网的电能质量.针对多光储单元并联运行时因性能指标差异导致的惯性功率分配问题及其引发的电能质量挑战，文献[38]设计了一种多光储单元协同控制策略，该策略通过引入自适应虚拟惯性控制方法，根据蓄电池的充放电特性灵活调整系统惯性，从而显著提升电能质量水平.
在当前电力系统发展中，光储/风储并网配置已成为改善配电网电能质量的关键因素之一.文献[39]构建了一种综合考虑电能质量影响的主动配电网光储双层优化配置模型，该模型在确保电网经济运行的同时，最大限度地提升了电网的电能质量，为新型主动配电网的规划建设和优化提供了重要的理论支撑.此外，文献[40]提出了一种计及电能质量影响的配电网风储双层优化配置模型，采用考虑风电机组运行状态的电能质量评估指标和计算方法，并结合主客观权重建立了综合评价模型，对风电机组并网点的电能质量进行全面评估，有效引导了电网电能质量的显著提升.
综上所述，储能通过平衡供需关系、支持可再生能源的高效利用，可有效抑制电网中的谐波，提供无功功率支持，并显著增强电力系统的抗干扰能力.合理地配置利用储能可以有效改善新型电力系统的电能质量，为电力系统的稳定性和可靠性提供了有力保障.
2 储能系统优化配置约束条件和优化目标
对储能系统的优化配置展开研究，必须深入探讨在新型电力系统中储能系统优化配置所面临的各种约束条件，包括技术限制、经济可行性、政策法规及环境影响等.同时，也要明确不同应用场景下的优化目标，如最大化储能系统的经济效益、提升电力系统的运行可靠性和安全性、降低能源浪费等.明确的约束条件与优化目标是实现高效储能配置的基础，能够为后续求解算法的选择与应用奠定理论基础.
2.1 约束条件
在新型电力系统中，确保储能的优化配置方案是实现系统稳定和高效运行的关键.为了达成这一目标，需要全面且深入地考量多种复杂约束条件.这些约束不仅涵盖储能装置本身的性能参数，如额定功率、额定容量、充放电功率以及荷电状态等方面的约束，还涉及环境保护要求与相关政策的制约因素.通过综合平衡这些约束条件，可以制定出更加科学合理的储能优化配置策略，进而推动新型电力系统的持续健康发展.
2.1.1 额定功率约束
储能额定功率是指储能系统能够在单位时间内释放或吸收的最大功率[41]，是评估其充放电能力的一项关键指标.这一约束直接关系到储能设备的充放电能力，对应急响应、负荷平衡和可再生能源并网等场景至关重要.具体而言，在电力需求急剧上升的情况下，储能系统须具备即时提供额外电力的能力；而当可再生能源发电量超出系统消纳能力时，它则需迅速吸纳多余电量，以确保电网平稳运行.因此，储能额定功率的设计不仅要基于储能技术的固有特性进行细致考量，还需紧密结合电力系统的整体需求特征及其动态运行环境，以实现储能效能的最大化利用.
设作用时段为T，配置的Prated与在T内的储能出力大小相关.因此，Prated约束可表示为
(1)
式中：ηch、ηdis分别为储能设备的充、放电效率；ΔPE（t）为Y时刻储能的出力.
2.1.2 额定容量约束
储能额定容量则是指储能系统所能存储的最大电量，通常以千瓦时表示.该约束对于系统持续供电能力非常关键，影响储能设备在高峰负荷期间的有效使用.在新型电力系统中，合理配置储能容量应考虑未来用电趋势、可再生能源的波动，以及电网的调度策略，以确保既能提高资源利用效率，又不造成设备闲置或浪费.同时，过度充放电会影响储能设备的寿命，因此在优化配置时必须遵循安全和效率之间的平衡.
设QSOC表示储能荷电状态，储能的额定容量约束可表示为
(2)
式中：Erated为储能的额定容量；Q0为初始时刻储能的荷电状态；Qmin、Qmax分别为储能最小、最大荷电状态.
2.1.3 充放电功率约束
在储能系统的运行过程中，充放电功率的约束是影响其性能和稳定性的关键因素.充放电功率约束主要指的是储能设备在充电和放电时所能达到的最大和最小功率限制[42].这些约束不仅关系到储能系统的经济性，还直接影响到电力系统的安全性和可靠性.
充电功率约束表示储能在特定时间内能够吸收的最大能量，而放电功率约束表示储能在特定时间内能够释放的最大能量，表达式为
(3)
(4)
式中：Δt为储能充放电时间；QSOC.t为t时刻储能的荷电状态；Pch.t、Pdis.t分别为t时刻的充电功率和放电功率；Pch.t.max、Pdis.t.max分别为t时刻最大充电功率和放电功率.
2.1.4 荷电状态约束
储能系统的荷电状态是指储能设备当前的电量水平，通常用百分比表示.管理合适的荷电状态对于储能设备的运行安全和经济性至关重要.若荷电状态过高，可能导致设备过充，缩短其使用寿命；而若荷电状态过低，则可能造成无法满足负荷需求的情况.因此，在储能容量优化配置方案中，需要设定一个合理的荷电状态范围[43].此外，实时监控与调整荷电状态也是必要的，以确保储能设备在不同工况下均能安全可靠地运行.
储能荷电状态约束表达式为
(5)
(6)
(7)
式中：Qhigh、Qlow分别为储能荷电状态的较大和较小值.
2.1.5 环境和政策约束
环境保护与相关政策法规是储能系统配置方案的重要制约因素[44].新型电力系统在追求经济效益的同时，必须遵守环保规定，减少对环境的负面影响.例如，某些储能技术（如铅酸电池）的生产和处置过程可能会产生污染物，这就要求在选择储能技术时需考虑其环境友好性.此外，各国政府对可再生能源和储能技术的支持政策、补贴以及激励措施，也会直接影响储能容量的配置决策.因此，在优化方案中必须综合考虑所有的政策法规要求，以实现可持续发展目标.
2.2 优化目标
由于储能在电力系统运行方面的积极作用主要涉及经济性、稳定性和可靠性，因此把储能配置优化目标分为经济性目标、稳定性目标和可靠性目标[45]，如图2所示.经济性目标是储能合理优化配置中不可或缺的考虑因素，而稳定性和可靠性目标则贯穿新型电力系统的各个环节，确保了储能系统能够持续输出使得电网能够保持稳定可靠.因此，针对储能优化配置在经济性、稳定性及可靠性方面的深入探究，不仅具有理论上的重要意义，更对电力系统的实际运行与优化升级具有重要的价值.
2.2.1 经济性目标
经济性目标是储能优化配置的关键指标.通过构建储能的投资成本和运行成本的数学模型，可以将最小化投资与运行成本以及最大化运营效益作为优化目标，通过科学的计算与分析，进而实现储能系统的合理配置[46].
1）投资成本
储能的投资成本主要由初始投资成本和置换投资成本构成.初始投资成本通常涉及设备采购、安装及系统集成等费用，而置换投资成本则包括设备更新和维护所需费用.由于储能系统的额定功率和额定容量决定了储能系统的规模与性能，因此额定功率和额定容量成为影响初始投资成本的重要因素.
图2储能配置优化目标
Fig.2Optimization objectives of energy storage configuration
全寿命周期内储能初始投资成本为
(8)
式中：CPCS为功率转换系统的单位功率成本；Prated为储能的额定功率.
置换投资成本表达式为
(9)
式中：Cbat为单位容量成本；r为折现率；TLCC为储能全寿命周期；n为置换次数（共投入储能n+1次），n=TLCC/TLife，TLife为储能等效循环寿命.
所以，储能全寿命周期投资总成本表达式为
(10)
针对光伏接入牵引供电系统条件下高速铁路长大坡道地面式再生制动能量混合储能系统容量优化配置问题，文献[47]给出了基于储能需求密度的混合储能系统再生制动与光伏闲时能量并行回收的分段配置方案，实现了对高铁长大坡道混合储能系统容量的优化配置，提高了牵引供电系统绿电占比，有效地缩短储能系统成本回收年限.
2）运行成本
储能的运行成本主要包括运行维护成本和报废处理成本[48].运行维护成本涉及日常运作中所需的各项费用，包括设备的定期检查、故障修复及相关人员的人工成本等.而报废处理成本则指的是在储能设备达到使用寿命后，对其进行拆卸、回收和环保处理所产生的费用.这些成本在储能系统的长期运行中逐渐累积，对系统的整体经济性产生重要影响.
储能运行维护成本表达式为
(11)
式中：CPOM为单位功率运行维护成本；Prated为储能的额定功率；CEOM为单位容量运行维护成本；W（t）为储能年充放电量（1年充放电时间按照300 d计算）.
储能报废处理成本表达式为
(12)
式中：CPsd为单位功率报废处理成本；CEsd为单位容量报废处理成本.
综上，基于全寿命周期成本的储能成本为
(13)
文献[49]提出一种以建设与运行成本总和最小化为目标的成本优化模型，在该模型中，考虑了储能系统从初始建设到后续运营过程中的各项开支，包括弃风成本、超限荷电状态惩罚成本以及期望输出惩罚成本等.该模型旨在确定最佳的容量配比，以便在经济上获得最优解.此外，基于风力资源的季节性变化，该研究还提出在风电出力不足的季节，利用电池储能电站参与电网调峰的策略，从而最大化实时运行效益.借助实际风能的季节性差异，该研究能够灵活调整运行模式，为电网的稳定性和经济性提供支持.针对含有高渗透率可再生能源的配电网的广义储能优化配置问题，文献[50]提出一种广义储能配置的二层优化模型，通过内外层交替优化对含有不同渗透率可再生能源以及可控负荷的配电网进行广义储能容量优化配置，显著减小固定储能配置容量，降低系统的运行成本.
2.2.2 稳定性目标
稳定性目标也是储能配置优化的重要考虑因素，其定义是储能系统在面临电力需求波动和供电不稳定时，能够提供持续稳定的电力输出.新能源发电具有不确定性，在发电系统发生故障或者电力不足时，需配备合理容量的储能系统，继续为用户提供电能满足一定时期内的负荷需求，并且功率波动满足限值要求，保证电网系统运行的稳定性[51].通过储能装置，电力可以在低需求期间存储，并在高峰时段释放，确保用户在任何时候都能获得稳定的电力供应.
这一过程会受到停电时间和停电频率这两个关键指标的影响.停电时间是指用户经历的电力中断总时长，而停电频率则表示停电事件发生的次数.一个高效的储能系统不仅能显著降低停电时间和频率，还能提升整体电网的韧性与稳定性，为用户提供更为稳定的用电体验.
平均发生停电频率：
(14)
式中：y为当前年；Nd为电力系统的节点个数；Ni为节点i的用户的数量；bi，y为第y年中节点i上发生的停电次数；Y为计算统计的总的年数.
平均发生停电持续时间：
(15)
式中：Ui，y为第y年中节点i的发生停电的时间.
平均稳定持续供电率：
(16)
针对分布式能源接入对配电网供电可靠性带来的不确定性问题，文献[52]提出一种计及供电可靠性的配电网混合储能系统优化配置双层模型，文献[53]提出一种适用于含源配电网供电可靠性指标的计算方法和计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置模型，都综合考虑了配电网的可靠性和经济性指标以及储能系统运行.
2.2.3 可靠性目标
在新型电力系统的构建与发展中，储能的优化配置问题还需紧密围绕可靠性目标进行深入探讨[54].具体而言，储能配置优化的可靠性目标是确保在任何运行场景下，电力系统均能够稳定、持续地提供充足且可靠的电能，以充分满足用户的用电需求，有效规避电力供应不足或中断的风险.为了实现这一目标，需要综合考虑多种因素，包括电力不足时间概率和电力不足时间期望.电力不足时间概率衡量在特定时期内发生电力不足事件的可能性，而电力不足时间期望则表示在给定周期内，用户可能遭遇电力不足的总时长.
此外，电量不足同样是关注的关键指标，它指的是储能系统未能满足负荷需求的情况，其对应的电量不足时间概率和电量不足时间期望则帮助评估系统的性能及其应对突发负荷增长的能力.电力保障的充足性可以有效降低供电风险，提升整体电力系统的韧性，为用户提供可靠的电力供应环境.
电力供应不足期望数：
(17)
式中：Li，y为第y年中节点i的停电负荷量.
电力供应不足时间概率如下：
(18)
式中：pk为发生停运负荷量时的概率；tk为发生停运负荷量的时长.
电力供应不足时间期望：
(19)
式中：m为当年的时间段数；ni为第i个时间段中的天数；Lij为第i个时间段内第j天的峰值负荷；Ci为第i个时间段内系统安装容量.
电量供应不足时间期望：
(20)
式中：Pijk为第i个时间段内第j天第k小时停运负荷量大于X概率；Lijk为第i个时间段内第j天第k小时的负荷.
针对新能源广泛接入带来的电力保障的不足问题，文献[55]提出一种综合考虑配电网可靠性和运行经济性的两阶段储能优化配置方法，在有效保障系统电力充足可靠的同时也能够降低运行经济性.
3 储能系统优化配置求解算法
在储能配置的过程中，选择合适的优化算法是至关重要的环节.优化算法是在根据储能的应用场景选取合适的目标函数以及约束条件后，需要对建立好的储能配置模型进行求解，才能得到储能配置参数，进而完成储能配置过程.因此，选取恰当的优化算法不仅是确保储能系统能够实现优化配置的关键所在，也是提升储能应用效能与经济效益的重要保证[56].
储能系统配置优化问题是由包含大量决策变量的复杂目标函数组成的，优化算法的选择直接影响优化结果[48].因此，研究和实现储能系统的优化配置求解算法显得尤为重要.储能系统优化配置求解算法主要分为传统优化算法、元启发式算法和人工智能算法三大类，每一类算法均拥有其独特的优势与适用范围，为储能系统配置优化问题的求解提供了多样化的路径与策略.表1是对不同优化算法优缺点的介绍.
3.1 传统优化算法
传统优化算法作为求解优化配置问题的经典手段，一直以来都被用来求解优化配置相关问题，在电力系统的储能优化配置中发挥着重要作用，为电力系统的稳定运行和高效利用提供了有力支持.以下将对几种主流的传统优化算法进行分析与介绍.
3.1.1 线性规划
线性规划（Linear Programming，LP）作为一种高效的优化技术，其核心在于求解一组线性约束条件下的线性目标函数的最优解[57].在储能系统的优化配置问题中，线性规划方法被广泛采纳，旨在精确制定最优的充放电策略，以实现成本的最小化或收益的最大化.具体而言，在线性规划模型中，目标函数通常设定为储能设备的总成本或总利润，用以量化优化目标；而约束条件则涵盖了电力需求的平衡、储能容量的物理界限以及充放电速率的限制等多个维度，以确保策略在实际应用中的可行性和有效性.通过线性规划技术的深入应用，能够为储能系统的经济高效运行提供坚实的理论支撑与实践指导.
针对风电、光伏大规模并网造成的供电可靠性问题，文献[58]提出一种数据驱动的光伏低压台区储能优化配置策略，基于台区三相线性模型，建立储能优化配置模型，并利用大M法将模型转换为混合整数线性规划问题求解，有效提升台区的光伏消纳水平和电压质量.文献[59]提出一种风光水储多能互补系统双层优化调度策略，利用KKT条件和BIG-M法将双层模型转换成单层线性规划问题，能有效提高系统供电可靠性和风光的消纳水平.
线性规划方法简单易用且计算效率高，但其适用性受到线性假设的限制.在实际应用中，许多问题具有非线性特征，这就需要其他更复杂的优化算法来处理.
3.1.2 动态规划
动态规划（Dynamic Programming，DP）是一种分治法的优化策略，通过将复杂问题拆分为更小的子问题，从而利用子问题的解构建整个问题的解[60].在储能优化中，动态规划可以用于解决状态转移问题，例如在考虑充放电策略时，设定当前时刻的状态与未来时刻状态的关系.通过定义状态变量（如电池的荷电状态）和决策变量（如在每个时间段的充放电量），可以逐步求解出最优策略.
为降低并网光储微网的综合发电成本，并提高优化容量配置性能，针对传统启发式算法容易陷入局部最优以及早熟收敛的问题，文献[61]研究了基于改进蚁群动态规划算法的光储微网容量优化配置方法，将蚁群算法与动态规划算法结合，能够有效简化计算过程，提高其全局搜索能力，从而大幅提高算法的优化性能.由于综合能源系统经济运行面临系统内各能源之间的耦合以及多种能源需求的不均衡等问题，文献[62]引入动态规划算法求解全局最优调度方案，对提升储能设备的稳定性有着重要的意义.
表1储能优化配置不同优化算法优缺点
Table1Advantages and disadvantages of different optimization algorithms for energy storage configuration optimization
动态规划适用于处理具有阶段性决策的问题，能够抓住问题的全局结构.然而，其计算复杂度随状态空间的增大而急剧上升，可能导致计算不可行.
3.2 元启发式算法
在探索新型电力系统中储能系统的优化配置这一复杂问题时，元启发式算法展现出其独特的优势.这类更高级的搜索策略，通过将多种通用的搜索框架或策略精妙结合，不仅适应了储能系统优化配置这一特定领域的多样化需求，相较于传统启发式算法，还能够更广泛地应对各种潜在的优化挑战.元启发式算法的全局搜索能力，确保了在新型电力系统的复杂环境中，能够高效且全面地探寻储能系统的最佳配置方案，从而有效提升整个电力系统的稳定性和效率，为新型电力系统的可持续发展奠定坚实的理论基础与实践支撑.
3.2.1 遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，适用于求解复杂的非线性问题.它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作迭代寻找最优解[63].
在储能系统的优化配置中，遗传算法可以用来搜索最佳的充放电策略和容量配置.首先，需要用编码方式表示每个方案（如充放电计划），然后通过交叉和变异生成新一代方案.在评估过程中，根据目标函数（如成本、可靠性等）对方案进行打分，选出优秀的个体进入下一代.通过种群搜索，GA能够避免陷入局部最优解，有助于找到全局最优解.遗传算法适应性强，可以处理复杂的非线性问题和多目标优化问题，因此在储能系统的配置中具有广泛的应用潜力.与许多传统优化算法不同，GA不依赖于梯度信息，不需要目标函数的导数，因此可以适用于那些难以解析或不连续的目标函数.图3为用遗传算法优化的储能配置流程.
为解决风电出力的波动性和不确定性问题，文献[64]提出一种基于电池储能分组控制策略并计及其运行不平衡性的风电场电池储能容量优化配置方法，通过非支配排序遗传算法与CRITIC-TOPSIS综合决策法联合求解获取最佳的电池储能容量配置方案，在延长电池使用寿命的同时也保证了经济性.为了缓解跨传输断面的调峰压力，同时提升电网的功率稳定性，文献[65]建立了兼顾经济性与功率稳定性的储能选址定容双层优化模型，上层采用遗传算法进行求解，下层采用改进多目标人工蜂群算法进行求解.所提双层优化模型进行储能配置可以在保证经济性的同时，也有效提升区域电网的功率稳定性.
图3遗传算法优化的储能配置流程
Fig.3Flow chart of energy storage configuration optimized by genetic algorithm
然而，遗传算法在实际应用中亦面临若干局限性.首先，其计算成本较为高昂，特别是在种群规模庞大或个体评估过程复杂耗时的情况下，计算时间将大幅度增加，这在一定程度上限制了算法在大规模问题中的直接应用.其次，GA的性能对参数的选取具有较高的敏感性，尤其是交叉概率与变异概率等关键参数，需经过细致的调试方能获得最优效果，这无疑增加了算法应用的复杂度与不确定性.再者，GA的收敛速度相对较慢，在某些复杂或高维问题中，可能需要历经较多的迭代次数方能逼近最优解，这一特性限制了其在实时性要求较高的应用场景中的有效性.因此，在运用遗传算法时，需全面权衡其优势与局限，以寻求最适合问题特性的解决方案.
3.2.2 粒子群优化
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）的基本思想是将问题的潜在解表示为“粒子”.粒子在多维搜索空间中移动，每个粒子根据自身经历和群体中其他粒子的表现调整其位置.每个粒子都有一个位置和速度，其中，位置代表当前解的候选，速度决定下一个位置的更新[66].
PSO算法结构简单、参数少，易于理解和实现，并能较快地找到接近最优的解.通过群体的合作，PSO可以有效地避免陷入局部最优解，可以灵活应用于不同类型的问题，包括连续和离散优化问题.
针对风电广泛接入电网带来的风电出力波动问题，文献[67]提出一种考虑储能运行策略的储能配置方法，建立以补偿功率缺额最大化为目标函数的储能优化配置模型，并采用改进粒子群算法对模型进行求解，有效地解决了风电出力波动问题.为确保微电网运行的稳定性，传统储能容量配置策略在一定程度上增加了冗余投资，为此，文献[68]提出基于离散粒子群算法的光伏微电网储能容量优化配置，以容量配比最优、投资成本最小为目标构建储能容量优化配置模型，并引入离散粒子群算法求解模型，获得了一个最优容量配比和最强经济效益的容量优化配置方案.
但是PSO算法性能对参数设置（如学习因子、惯性权重）的选择较为敏感，可能需要进行大量实验.在某些情况下，尤其是在复杂的多峰优化问题中，PSO可能会提前收敛到局部最优解.随着迭代次数的增加，粒子之间的多样性可能降低，导致搜索能力减弱.
3.3 人工智能算法
在新型电力系统的储能优化配置领域，深度学习和强化学习等先进的人工智能算法正展现出其巨大的潜力与变革性力量.这些算法不仅能够高效处理和分析海量数据，还能够通过不断学习和优化，精确预测储能需求、动态调整配置策略，从而在确保电力系统稳定运行的同时，最大化储能系统的经济、环境等效益.
3.3.1 深度学习
深度学习（Deep Learning，DL）是通过构建多层次的神经网络来自动提取特征，从而实现模式识别和预测[69].在储能系统优化配置中，深度学习可以用于需求预测、充放电策略优化等任务.例如，可以利用长短期记忆网络对未来的电力需求进行预测，以便制定出合理的储能策略.模型的训练数据可以来源于历史的负荷数据、天气信息以及电价波动等.
在新型电力系统中储能系统的优化配置问题上，深度学习技术凭借其从海量数据中自动提取特征的能力，为处理时间序列数据（如电力负荷预测、可再生能源发电预测等）提供了强有力的支持.但深度学习模型通常需要大量的样本来进行训练，以确保其预测和优化的准确性，这在某些数据资源有限的场景下可能构成障碍.此外，深度学习模型的高度复杂性和较低的可解释性，使得其优化结果往往难以被直观理解和验证，这可能影响到决策者对优化方案的信任度和接受度.因此，在将深度学习应用于新型电力系统储能优化配置时，需要综合考虑数据获取与处理的可行性、模型训练的充分性以及结果的可解释性，以寻求技术先进性与实际应用需求之间的最佳平衡.
3.3.2 强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种基于试错法的学习方式，智能体通过与环境互动，使用奖励信号来学习最优策略[70].在新型电力系统中储能系统的优化配置问题上，强化学习提供了一种创新且高效的解决方案.作为一种基于试错法的学习方式，强化学习使智能体通过与电网环境的实时互动，利用奖励信号来学习并动态调整储能系统的充放电策略.智能体能够依据当前电网状态（如负荷需求、电价波动等），智能选择充电、放电或保持静止等操作，旨在最大化储能系统的长期收益.
强化学习擅长处理此类复杂的决策问题，能够不断试错并逐步改进策略.然而，值得注意的是，强化学习的训练过程往往耗时较长，特别是在电网环境状态空间庞大的情况下，需要大量的时间与实验.此外，设计合理的奖惩机制也是强化学习成功应用的关键，需精心策划以确保学习路径的有效性.因此，在利用强化学习优化新型电力系统储能配置时，需权衡训练效率与策略质量，以实现最优的储能管理.
4 总结与展望
本文围绕储能系统优化配置技术在辅助新型电力系统运行控制中的应用进行综述.通过详细分析储能系统在电力系统调峰、调频及改善电能质量等方面的具体应用，揭示了储能优化配置技术对于提高电力系统运行效率、稳定性和可靠性的重要意义.
在经济性目标方面，讨论了储能系统的投资成本、运行成本，强调了全寿命周期成本管理的重要性.通过建立数学模型和运用优化算法，可以实现储能容量的合理配置，从而在满足电力系统需求的同时，最大化经济效益.
在可靠性目标方面，储能系统在应对电力负荷波动、保障持续稳定供电、提高电力保障充足性及系统稳定性和运行灵活性方面发挥着关键作用.特别是在新能源高比例接入的背景下，储能系统的优化配置对于提升电力系统的韧性和可靠性显得尤为重要.
当前储能优化配置技术仍面临一些挑战，如单一优化目标难以满足复杂电力系统的多目标需求，以及储能技术的多样性和复杂性等.因此，未来的研究应聚焦于多目标优化、复合储能技术的应用以及智能优化算法的开发等方面.
储能优化配置技术的发展将呈现以下趋势：一是多目标优化将成为主流，储能系统配置将综合考虑经济性、稳定性、安全性、可靠性及环境适应性等因素；二是复合储能技术将得到广泛应用，通过融合多种储能介质的优点，满足电力系统对储能系统功率和能量的多重要求；三是智能优化算法的引入将进一步提升储能优化配置的效率和精度，为新型电力系统的可持续发展提供有力支持.
