【SCI复现】高比例可再生能源并网如何平衡灵活性与储能成本？虚拟电厂多时间尺度调度及衰减建模

 目录

01 基本信息

02 主要内容

2.1 燃煤机组租赁机制

2.2 多用户精准需求响应策略

2.3 储能容量衰减模型

03 部分代码

04 运行结果

05 下载链接

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01 基本信息

摘要：该程序复现《Multi-time scale scheduling for virtual power plants: Integrating the flexibility of power generation and multi-user loads while considering the capacity degradation of energy storage systems》，针对高比例可再生能源并网引发的电力系统灵活性缺口及储能投资高昂问题，本文复现文献提出的虚拟电厂（VPP）多时间尺度经济调度方案。该方案整合四大核心模块：基于碳配额与电价联动的燃煤机组（CFU）租赁机制，为 VPP 提供低成本灵活调节资源；针对工业、商业、居民用户负荷特性的精准需求响应（DR）策略，提升可控负荷利用率；嵌入放电深度（DOD）与荷电状态（SOC）的储能容量衰减模型，保障调度决策科学性；日前 - 日内多时间尺度滚动调度，有效应对风光、负荷、电价等四类不确定性。

数值结果表明，该方案使 VPP 电力市场互动成本显著降低、总成本明显下降 ，同时延缓 CFU 退役、延长储能寿命，显著提升系统鲁棒性与经济性。本复现程序完整还原了 “租赁 - 响应 - 老化 - 滚动” 四维调度逻辑，为高比例可再生能源场景下 VPP 的高效运行提供可复用的技术工具。

程序运行环境：matlab，注释清晰，效果好！

02 主要内容

2.1 燃煤机组租赁机制

基于碳配额与电价联动设计燃煤机组（CFU）使用权租赁机制，向虚拟电厂（VPP）出让机组调节能力，以 “碳信用” 结算租金（多排多付、少排少付）。该机制无需新建重资产储能，可低成本为 VPP 提供灵活调节资源，延缓 CFU 退役避免资源浪费，适用于短期内可控资源不足的场景，为高比例可再生能源并网提供 “缓冲垫”。

2.2 多用户精准需求响应策略

针对工业、商业、居民用户负荷特性差异，定制差异化 DR 策略：对工业用户采用 “中断高价” 激励型 DR（IBDR）与价格型DR（PBDR）；对商业用户推出 “错峰折扣” 阶梯型激励 DR（SIBDR）；对居民用户实施 “游戏化补贴” 策略。通过 “一户一策” 充分激活用户负荷弹性，使 VPP 在电力市场的互动成本降低 27.2%，总成本下降 3.8%，同时提升各方参与积极性。

2.3 储能容量衰减模型

构建同时考虑放电深度（DOD）与荷电状态（SOC）的储能系统（ESS）容量衰减模型，将循环深度、荷电状态嵌入调度目标函数，实时反馈储能 “剩余循环次数”。该模型可精准刻画ESS退化状态，相比经典模型，使各ESS利用率显著下降，对调度决策的最优性及内部收益分配具有关键影响，同时延长储能全生命周期，降低运行成本。

03 部分代码

fprintf(' 正在生成退化模型图表...\n');
PlotFig2_DegradationParameters(); % 退化参数柱状图
PlotFig3_DegradationSurface(); % 3D退化曲面
PlotFig4_CumulativeDegradation(); % 累积退化曲线
fprintf(' 退化模型图表生成完成!\n');
end
%% 图2: 退化参数柱状图
function PlotFig2_DegradationParameters()
fig = figure('Position', [100, 100, 700, 500]);
set(fig, 'Color', 'w');
soc_percent = [5102030405060708090]; % SOC百分比
degradation = [3.87940.78322.847300.77711.80315.867210.86265.69014.7008]; % 退化参数(μAh/DOD)
% 绘制柱状图
bar(soc_percent, degradation, 'FaceColor', [0.30.70.9], 'EdgeColor', 'k', 'LineWidth', 1);
hold on;
% 在每个柱子上方添加数值
for i = 1:length(degradation)
if degradation(i) > 0
text(soc_percent(i), degradation(i) + 0.3, sprintf('%.4f', degradation(i)), ...
'HorizontalAlignment', 'center', 'FontSize', 9, 'FontWeight', 'bold');
end
end
xlabel('SOC(t)(%)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
ylabel('Degradation(\muAh/DOD)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
xlim([0100]); ylim([012]);
grid on; box on;
set(gca, 'FontSize', 11, 'LineWidth', 1);
saveas(fig, 'Figures/Fig2_Degradation_Parameters.png');
end
%% 图3: 3D退化曲面
function PlotFig3_DegradationSurface()
fig = figure('Position', [100, 100, 750, 600]);
set(fig, 'Color', 'w');
[SOC_t, SOC_t1] = meshgrid(0:2:100, 0:2:100); % SOC网格(2%间隔)
soc_points = [0102030405060708090100]; % 累积退化函数SOC采样点
cumulative_deg = [03842455870100155268305370]; % 累积退化值(μAh)
Degradation = zeros(size(SOC_t));
scale_factor = 1000; % μAh到Ah的缩放因子
% 计算每个网格点的退化值
for i = 1:size(SOC_t, 1)
for j = 1:size(SOC_t, 2)
soc_t = SOC_t(i,j);
soc_t1 = SOC_t1(i,j);
% 三次样条插值计算累积退化
delta_t = interp1(soc_points, cumulative_deg, soc_t, 'pchip');
delta_t1 = interp1(soc_points, cumulative_deg, soc_t1, 'pchip');
% 退化量=累积退化变化量的绝对值
deg_value = abs(delta_t1 - delta_t);
Degradation(i,j) = deg_value * scale_factor / 1000; % 转换为Ah

04 运行结果

05 下载链接