基于线性规划的储能充放电仿真系统
本文详细介绍了一个基于Google OR-Tools线性规划求解器的储能充放电仿真系统的设计与实现。该系统从基础版本发展到完善版，实现了PV优先级分配规则、负电价场景处理和详细的能量流向追踪等核心功能。通过15分钟时间间隔的精细化仿真，系统能够准确模拟储能设备在实际运行环境中的经济性和技术性能。
1. 引言
随着可再生能源渗透率的不断提升和电力市场机制的日益完善，储能系统在电力系统中扮演着越来越重要的角色。储能不仅能够平滑可再生能源出力波动，还能通过峰谷套利、辅助服务等方式创造经济价值。然而，储能系统的运行策略优化是一个复杂的多约束优化问题，需要综合考虑电池特性、电价机制、负荷预测、可再生能源出力等多个因素。
本文介绍的储能充放电仿真系统采用线性规划方法，将储能运行优化问题建模为一个以电费成本最小化为目标的线性规划问题。系统经历了从基础版到完善版的迭代开发，逐步增加了PV优先级规则、负电价处理、详细能量流向分析等高级功能。
2. 系统架构设计
2.1 整体架构
储能仿真系统采用模块化设计，主要包含以下核心组件：
```
储能仿真系统
├── 电池模型 (Battery)
├── 电池控制器 (BatteryController)
├── 仿真引擎 (EnhancedSimulation)
├── 数据处理模块
└── 结果分析模块
2.2 核心类设计
2.2.1 Battery类
```python
class Battery(object):
def __init__(self,
current_charge=0.256, # 初始SOC 25.6%
capacity=19.2, # 容量 19.2kWh
charging_power_limit=10.0, # 充电功率限制 10kW
discharging_power_limit=-10.0, # 放电功率限制 -10kW
charging_efficiency=1.0, # 充电效率 100%
discharging_efficiency=0.85): # 放电效率 85%
Battery类封装了储能电池的基本物理特性，包括容量、功率限制、充放电效率等关键参数。这些参数直接影响线性规划模型中的约束条件。
2.2.2 BatteryController类
电池控制器是系统的核心组件，负责基于线性规划求解最优充放电策略：
```python
class BatteryContoller(object):
def propose_state_of_charge(self,
site_id, timestamp, battery,
actual_previous_load, actual_previous_pv_production,
price_buy, price_sell,
load_forecast, pv_forecast):
3. 线性规划模型设计
3.1 决策变量
系统定义了以下关键决策变量：
- 电池充放电变量
- `charge[i]`: 第i个时间步的充电功率 (kW)
- `dis_charge[i]`: 第i个时间步的放电功率 (kW)
- `battery_power[i]`: 第i个时间步结束时的电池储能状态 (kWh)
- PV能量分配变量（完善版新增）
- `pv_to_load[i]`: PV直接供给负荷的能量 (kWh)
- `pv_to_battery[i]`: PV用于电池充电的能量 (kWh)
- `pv_to_grid[i]`: PV馈网的能量 (kWh)
- 电网交互变量
- `grid_buy[i]`: 从电网购电的能量 (kWh)
- `grid_sell[i]`: 向电网售电的能量 (kWh)
3.2 目标函数
系统以最小化电费成本为优化目标：
```python
# 基础版目标函数
objective = solver.Objective()
for i in range(number_step):
# 购电成本
objective.SetCoefficient(grid_buy[i], price_buy[i])
# 售电收益（负成本）
objective.SetCoefficient(grid_sell[i], -price_sell[i])
objective.SetMinimization()
完善版在目标函数中增加了对负电价的特殊处理：
```python
# 负电价时的特殊处理
if price_buy[i] < 0:
# 负电价时充电获得收益
objective.SetCoefficient(charge[i], price_buy[i] 0.25) # 15分钟转换
3.3 约束条件
3.3.1 电池状态转移约束
```python