喬銳勛，王軍華，韋道明，蔡昌松，邵建偉，劉士齊

（武漢大學(xué)電氣與自動(dòng)化學(xué)院,湖北省武漢市 430072）

0 引言

作為“新基建”的發(fā)展重點(diǎn),第五代移動(dòng)通信（5th generation mobile communication,5G）基站的部署量逐年提升,全國(guó)累積已開通5G 基站達(dá)142.5 萬個(gè)［1］。但隨之引起的5G 基站高能耗及高碳排放問題不容忽視［2］。近些年來,在構(gòu)建以高比例新能源為主體的新型電力系統(tǒng)及“雙碳”目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下,將以風(fēng)電、光伏為代表的可再生能源（RES）引入基站系統(tǒng)架構(gòu)已成為發(fā)展趨勢(shì)［3-9］。RES 與5G 基站的融合既有助于降低通信網(wǎng)絡(luò)的碳足跡,又可發(fā)揮RES 對(duì)市電的部分替代作用以減少基站運(yùn)行的用電成本［3］。

含RES 的5G 基站可看做源儲(chǔ)荷一體化的融合終端,能夠作為需求側(cè)的靈活性資源參與電網(wǎng)運(yùn)行和調(diào)控。目前,對(duì)該類型基站的優(yōu)化運(yùn)行研究主要集中于配套設(shè)施的最優(yōu)配置,協(xié)調(diào)調(diào)度基站后備儲(chǔ)能以及通信設(shè)備,提高基站運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)［5］提出一種基站通信負(fù)載分配算法,實(shí)現(xiàn)基站間的能量交互與共享。文獻(xiàn)［6-7］對(duì)基站光伏、儲(chǔ)能的容量?jī)?yōu)化配置方法進(jìn)行了研究,以最小化投資及運(yùn)營(yíng)成本。文獻(xiàn)［8］針對(duì)配電網(wǎng)與5G 基站的協(xié)同互動(dòng),提出基于Stackelberg 博弈的優(yōu)化方法,可降低基站運(yùn)營(yíng)商用電支出,促進(jìn)光伏消納。文獻(xiàn)［9］將5G 基站及后備儲(chǔ)能換電服務(wù)相結(jié)合,以綜合年化費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化。

上述文獻(xiàn)均采用的是單斷面開環(huán)優(yōu)化方法,源荷數(shù)據(jù)選取的是典型日或日前預(yù)測(cè)值。然而RES與通信負(fù)荷均具有較強(qiáng)隨機(jī)性,由此產(chǎn)生的非計(jì)劃瞬時(shí)功率波動(dòng)會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)及基站本身造成較大沖擊。隨著5G 基站接入電網(wǎng)規(guī)模的增大、基站設(shè)備功耗的提高,該影響也將日益嚴(yán)重。因此,需要充分挖掘基站各類設(shè)備的調(diào)度潛力,通過多時(shí)間尺度優(yōu)化策略對(duì)波動(dòng)功率進(jìn)行平抑,從而在提升經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)保障其安全穩(wěn)定運(yùn)行。

此外,為了確保通信設(shè)備的不間斷運(yùn)行,對(duì)基站后備儲(chǔ)能的可調(diào)度容量進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估至關(guān)重要。文獻(xiàn)［9］根據(jù)典型參數(shù)及經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)儲(chǔ)能容量下限進(jìn)行計(jì)算。文獻(xiàn)［10］引入負(fù)載率指標(biāo)對(duì)基站負(fù)載狀態(tài)進(jìn)行劃分,并將其與可調(diào)度容量相關(guān)聯(lián)。文獻(xiàn)［11-12］提出了基于半馬爾可夫分析的基站可調(diào)度容量計(jì)算方法。進(jìn)一步的研究需充分考慮基站可調(diào)度容量的時(shí)空變化特性以及參數(shù)設(shè)置的客觀性,從而完善模型的構(gòu)建。同時(shí),根據(jù)實(shí)際測(cè)量結(jié)果,基站空調(diào)功耗與通信設(shè)備相當(dāng)［13］,能夠在滿足設(shè)備溫度需求的同時(shí)對(duì)其電功率進(jìn)行調(diào)節(jié)［14］,而目前研究均未考慮對(duì)基站的變頻空調(diào)與其他設(shè)備進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化。

基于上述問題,本文綜合考慮后備儲(chǔ)能及變頻空調(diào)的調(diào)控潛力,建立了5G 基站多時(shí)間尺度滾動(dòng)優(yōu)化調(diào)度模型,在日前調(diào)度階段以最小化基站綜合運(yùn)行成本為目標(biāo),在日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化階段以日前計(jì)劃為基值,通過逐級(jí)細(xì)化來最大限度降低源荷波動(dòng)性的影響。本文采用了基于可忽略修復(fù)時(shí)間馬爾可夫模型的基站后備儲(chǔ)能可調(diào)度容量計(jì)算方法,從配電網(wǎng)可靠性的角度對(duì)基站儲(chǔ)能各時(shí)段的可調(diào)度容量進(jìn)行差異化評(píng)估。最后,在改進(jìn)的IEEE RBTS-BUS6配電系統(tǒng)中驗(yàn)證了所提模型在提升基站運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性及平抑功率波動(dòng)方面的優(yōu)勢(shì)。

1 5G 基站設(shè)備模型

本文研究的5G 基站主要基于廣域覆蓋、功耗較大的宏基站［15］,各基站由光伏和市電同時(shí)供電。涉及的設(shè)備包括光伏發(fā)電、通信設(shè)備、后備儲(chǔ)能及變頻空調(diào),具體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。鑒于基站體量較小,不考慮向配電網(wǎng)回饋電力［11］。5G 基站各設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸及操作指令的下達(dá)均由能量管理系統(tǒng)（EMS）進(jìn)行控制,EMS 還兼顧光伏出力、室外溫度及通信負(fù)荷的預(yù)測(cè),并負(fù)責(zé)接收上級(jí)電網(wǎng)下發(fā)的調(diào)度指令。

圖1 5G 基站結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of 5G base station

1.1 通信設(shè)備功耗模型

5G 基站通信設(shè)備主要包括有源天線單元（active antenna unit,AAU）、基帶單元（base band unit,BBU）和傳輸設(shè)備。以典型的S1/1/1 配置即1 個(gè)BBU+3 個(gè)AAU 為例,其中BBU、傳輸設(shè)備以及AAU 基線功耗較為恒定,稱為靜態(tài)功耗；而AAU 增量功耗則與業(yè)務(wù)流量線性相關(guān),稱為動(dòng)態(tài)功耗。

假設(shè)配電網(wǎng)共接入N個(gè)5G 基站,對(duì)于5G 基站n,其通信設(shè)備功耗［16-17］可表示為:

1.2 后備儲(chǔ)能模型

目前通信基站所配置的后備儲(chǔ)能僅作為備用電源使用時(shí)效率極低,而在5G 基站中可對(duì)儲(chǔ)能充放電進(jìn)行調(diào)度,充分發(fā)揮其削峰填谷的作用。當(dāng)前應(yīng)用最多的后備儲(chǔ)能類型為磷酸鐵鋰電池［15］,可用以下數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述:

1.3 變頻空調(diào)模型

根據(jù)文獻(xiàn)［18-20］可知,空調(diào)-建筑系統(tǒng)具備蓄熱/冷能力,能夠在一定時(shí)間內(nèi)將電能轉(zhuǎn)化為熱能進(jìn)行存儲(chǔ),并在適宜范圍內(nèi)進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)且不影響設(shè)備的正常運(yùn)行。因此,變頻空調(diào)與基站機(jī)房構(gòu)成的整體可等效為虛擬空調(diào)儲(chǔ)能納入優(yōu)化調(diào)度模型。

變頻空調(diào)可通過頻率控制實(shí)現(xiàn)電功率的連續(xù)調(diào)節(jié),遵循以下線性變化關(guān)系:

在對(duì)虛擬空調(diào)儲(chǔ)能的調(diào)控潛力進(jìn)行建模時(shí),綜合考慮機(jī)房?jī)?nèi)BBU、傳輸設(shè)備的散熱量及變頻空調(diào)的制冷量。當(dāng)不對(duì)變頻空調(diào)施加控制、變頻空調(diào)運(yùn)行于設(shè)定溫度下時(shí),其電功率為基線值,如下所示［20］:

為了充分利用基站變頻空調(diào)的溫控潛力,可對(duì)其電功率進(jìn)行控制,當(dāng)電功率相較基線功率增加時(shí),等效為空調(diào)儲(chǔ)能充電；反之,等效為空調(diào)儲(chǔ)能放電。具體充放電功率及相應(yīng)約束條件如式（6）所示［20］:

空調(diào)儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)（SOC）及其能量時(shí)間耦合特性如式（7）所示,其推導(dǎo)過程詳見文獻(xiàn)［20］。

2 基于可忽略修復(fù)時(shí)間馬爾可夫模型的基站后備儲(chǔ)能可調(diào)度容量評(píng)估

為了預(yù)防基站所接饋線發(fā)生故障導(dǎo)致通信設(shè)備運(yùn)行中斷,基站后備儲(chǔ)能需預(yù)留一定的備用容量,而該容量取決于備用時(shí)間及凈負(fù)荷值?？捎枚戎笜?biāo)可用于衡量基站通信設(shè)備正常工作的穩(wěn)態(tài)概率,下一代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟（NGMN）要求5G 基站可用度達(dá)到99.999%［21］。本文采用文獻(xiàn)［11-12］所提出的后備儲(chǔ)能可調(diào)度容量評(píng)估方法,考慮配電網(wǎng)中饋線、變壓器、隔離開關(guān)、斷路器等可修復(fù)元件,將5G 基站的可用狀態(tài)建模為具有可忽略修復(fù)時(shí)間的馬爾可夫過程,實(shí)現(xiàn)后備儲(chǔ)能最小備用時(shí)間的精準(zhǔn)計(jì)算。

由于市電中斷時(shí)刻及光伏出力的不確定性和獨(dú)立性且基站配備光伏容量較小,可忽略光伏出力對(duì)基站可用度指標(biāo)的影響,并假設(shè)故障隔離和負(fù)荷轉(zhuǎn)移時(shí)間小于基站后備儲(chǔ)能的持續(xù)時(shí)間。

2.1 負(fù)荷點(diǎn)的聚合馬爾可夫過程

對(duì)配電網(wǎng)中饋線、變壓器、隔離開關(guān)、斷路器等可修復(fù)元件均使用連續(xù)時(shí)間馬爾可夫可修復(fù)模型建模,并分別進(jìn)行編號(hào),元件i所處狀態(tài)的馬爾可夫過程為{Xi,comp(t),t≥0},其狀態(tài)空間如式（9）所示,元件i的故障率為λi,修復(fù)率為μi。

2.2 5G 基站可用度模型

負(fù)荷點(diǎn)n所連接的5G 基站具有運(yùn)行和故障兩種狀態(tài),根據(jù)運(yùn)行方式的不同,將基站的運(yùn)行狀態(tài)分解為負(fù)荷點(diǎn)可用、負(fù)荷點(diǎn)故障但停運(yùn)時(shí)間小于后備儲(chǔ)能備用時(shí)間兩種情況。5G 基站所處狀態(tài)同樣遵循馬爾可夫過程{Xn,BS(t),t≥0},定義如下:

當(dāng)負(fù)荷點(diǎn)故障但停運(yùn)時(shí)間小于后備儲(chǔ)能備用時(shí)間時(shí),基站仍保持運(yùn)行狀態(tài),即故障的修復(fù)時(shí)間可以忽略,該情況發(fā)生的概率可通過負(fù)荷點(diǎn)的馬爾可夫過程進(jìn)行計(jì)算。 5G 基站馬爾可夫過程{Xn,BS(t),t≥0}保持故障狀態(tài)時(shí)長(zhǎng)小于t的概率密度及概率分別表示為Qn,BS,FW(t)和Sn,BS,FW(t),其具體表達(dá)式見附錄A 第A3 章［11-12］。

5G 基站可用度ABS的表達(dá)式如式（13）所示,其具體推導(dǎo)過程見附錄A 第A3 章［11-12］。

將5G 基站可用度（本文取99.999%）代入式（13）,即可求解出達(dá)到該指標(biāo)的最小備用時(shí)間。

2.3 可調(diào)度容量計(jì)算

當(dāng)外接市電供應(yīng)中斷時(shí),直流通信負(fù)荷由基站后備儲(chǔ)能以及光伏進(jìn)行供電,該情況下基站n在t時(shí)段的凈負(fù)荷為:

基于2.2 節(jié)計(jì)算出的備用時(shí)間,后備儲(chǔ)能各時(shí)段的備用容量如式（15）所示,而各時(shí)段的可調(diào)度容量如式（16）所示。

3 5G 基站多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度模型

3.1 5G 基站多時(shí)間尺度調(diào)度框架

為解決光伏出力、通信負(fù)荷及室外溫度的不確定性,降低實(shí)時(shí)運(yùn)行過程中的聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng),本文構(gòu)建5G 基站多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度模型。

日前調(diào)度階段:時(shí)間尺度設(shè)為1 h,變頻空調(diào)保持設(shè)定溫度,基于光伏、負(fù)荷及溫度的日前預(yù)測(cè)值,以未來24 h 基站綜合運(yùn)行成本最小化為目標(biāo)函數(shù),并滿足相應(yīng)的約束條件,制定日前各時(shí)段購(gòu)電計(jì)劃、后備儲(chǔ)能充放電計(jì)劃。

日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化階段:時(shí)間尺度設(shè)為15 min,變頻空調(diào)在溫度上下限范圍內(nèi)運(yùn)行?；谌涨罢{(diào)度計(jì)劃以及光伏、負(fù)荷、溫度的超短期預(yù)測(cè)值,以控制時(shí)域M內(nèi)運(yùn)行成本、調(diào)整成本及溫度偏移成本之和最小為目標(biāo)函數(shù),得到各設(shè)備在控制時(shí)域內(nèi)的調(diào)度計(jì)劃,但只將第1 個(gè)時(shí)段內(nèi)的調(diào)度計(jì)劃作為控制指令發(fā)送至各設(shè)備實(shí)際執(zhí)行。上述優(yōu)化過程基于更新的超短期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)在下一時(shí)段重復(fù)執(zhí)行。本文選取控制時(shí)域?yàn)? h,多時(shí)間尺度框架如圖2 所示。

圖2 5G 基站多時(shí)間尺度調(diào)度框架Fig.2 Multi-time-scale scheduling framework for 5G base station

基站運(yùn)營(yíng)商作為大用戶可與配電運(yùn)營(yíng)商簽訂雙邊購(gòu)電協(xié)議。對(duì)于基站運(yùn)營(yíng)商:1）購(gòu)電電價(jià)采用工商業(yè)分時(shí)電價(jià)；2）基站運(yùn)營(yíng)商需保證各基站與配電網(wǎng)的聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)不超過一定閾值。單個(gè)基站的購(gòu)電功率相對(duì)較小,但基站運(yùn)營(yíng)商可將各基站的日前計(jì)劃購(gòu)電功率進(jìn)行匯總,以達(dá)到市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻,獲得在電力市場(chǎng)上購(gòu)電的資格。對(duì)于配電運(yùn)營(yíng)商:1）定期更新配電網(wǎng)元件可靠性參數(shù),并由此計(jì)算出各基站后備儲(chǔ)能的備用時(shí)間（雖然可靠性參數(shù)在實(shí)際中不是固定值,但其變化率極低,可間隔半年或一年計(jì)算一次,將結(jié)果傳遞至各基站EMS 即可）；2）盡可能保障市電可靠性,縮短停電時(shí)間。應(yīng)用該方法,基站運(yùn)營(yíng)商可在不獲取配電網(wǎng)信息的情況下知悉各基站儲(chǔ)能的備用時(shí)間。在上述規(guī)則下,各基站在日前和日內(nèi)兩個(gè)階段協(xié)調(diào)優(yōu)化設(shè)備出力,在降低日運(yùn)行成本的同時(shí)完成對(duì)日前計(jì)劃的跟蹤；在基站運(yùn)營(yíng)商層面上,也履行了與電網(wǎng)的購(gòu)電協(xié)議,減少因功率差額而受到的考核。

3.2 日前調(diào)度模型

3.2.1 日前調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù)

日前調(diào)度以配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)所有5G 基站的綜合運(yùn)行成本最小為目標(biāo)函數(shù),表達(dá)式如下:

儲(chǔ)能電池的衰減是受多因素影響的非線性過程,為了將后備儲(chǔ)能的衰減成本集成到優(yōu)化框架中,并利用常規(guī)的工具包快速精準(zhǔn)求解,將儲(chǔ)能在每一次充放電過程中的損耗用線性化成本進(jìn)行擬合［23］。

電池實(shí)際循環(huán)次數(shù)與放電深度（DOD）的關(guān)系如圖3（a）所示,可利用式（20）進(jìn)行擬合。

圖3 儲(chǔ)能電池衰減成本表征Fig.3 Characterization of worn cost of energy storage battery

式中:D為DOD；Nacc(D)為各DOD 下的實(shí)際循環(huán)次數(shù)；a和b為擬合系數(shù)。

根據(jù)Nacc(D)關(guān)系曲線,定義電池單位傳輸能量的平均損耗成本為:

4）配電網(wǎng)支路潮流約束見附錄A 第A4 章。

3.2.3 日前調(diào)度模型優(yōu)化結(jié)果處理

對(duì)5G 基站日前優(yōu)化模型求解后將從上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電計(jì)劃和后備儲(chǔ)能充放電計(jì)劃作為確定量代入日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化模型中。

3.3 日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化模型

3.3.1 日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)

在日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化階段,對(duì)光伏出力、通信負(fù)荷及室外溫度進(jìn)行超短期預(yù)測(cè),遵循日前調(diào)度購(gòu)電及儲(chǔ)能充放電計(jì)劃,利用變頻空調(diào)及儲(chǔ)能電池、購(gòu)電功率的微調(diào)對(duì)功率差值進(jìn)行補(bǔ)償。該階段以配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)所有5G 基站在滾動(dòng)時(shí)域內(nèi)綜合運(yùn)行成本、調(diào)整成本以及設(shè)備最適宜溫度偏移成本之和最小為目標(biāo)函數(shù),表達(dá)式如下:

4）空調(diào)儲(chǔ)能約束見式（6）。

5）配電網(wǎng)支路潮流約束見附錄A 第A4 章,僅在日前計(jì)劃上增加日內(nèi)調(diào)整量。

3.3.3 日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化模型優(yōu)化結(jié)果處理

對(duì)5G 基站日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化模型求解后,得到以下結(jié)果的調(diào)度值:1）從上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電功率；2）后備儲(chǔ)能充放電功率；3）空調(diào)儲(chǔ)能充放電功率。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文以改進(jìn)的IEEE RBTS-BUS6 配電系統(tǒng)中接入的多個(gè)5G 基站為例進(jìn)行說明,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如附錄B 圖B1 所示。配電網(wǎng)各元件的故障率及修復(fù)時(shí)間如附錄C 表C1 所示。線路參數(shù)以及基礎(chǔ)負(fù)荷值見文獻(xiàn)［25］。假設(shè)該配電系統(tǒng)中共接入4 個(gè)5G 基站,分別接入負(fù)荷點(diǎn)LP3、LP10、LP14 和LP31。選取中國(guó)南方夏季某一典型日,各基站日前和日內(nèi)光伏出力、室外溫度、通信負(fù)荷及凈負(fù)荷的預(yù)測(cè)曲線分別如附錄B 圖B2 和圖B3 所示,日內(nèi)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)由日前數(shù)據(jù)疊加正態(tài)分布的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行模擬。分時(shí)電價(jià)如附錄C 表C2 所示,基站各設(shè)備參數(shù)如表C3 所示。本文中的所有優(yōu)化問題均為混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）問題,通過在MATLAB 中調(diào)用商業(yè)求解器Gurobi 進(jìn)行求解。

4.2 后備儲(chǔ)能可調(diào)度容量評(píng)估結(jié)果

對(duì)于每個(gè)5G 基站的后備儲(chǔ)能,利用第2 章中的方法計(jì)算出的備用時(shí)間分別為1.73、1.46、2.61、3.22 h。由配電網(wǎng)拓?fù)淇芍?基站1 和2 所連饋線之間接有聯(lián)絡(luò)開關(guān),且各自饋線上均裝設(shè)有隔離開關(guān)。因此,供電可靠性高,所需備用時(shí)間較短?；? 所連饋線無聯(lián)絡(luò)開關(guān),基站4 所連饋線既無聯(lián)絡(luò)開關(guān)又無隔離開關(guān),且饋線負(fù)荷點(diǎn)較多,需設(shè)置更長(zhǎng)備用時(shí)間以滿足基站需求,3.22 h 的備用時(shí)間也高于通常設(shè)置的3 h 備電標(biāo)準(zhǔn)。為了體現(xiàn)差異化備電特性,本文算例中各基站后備儲(chǔ)能的容量均根據(jù)備用時(shí)間的相對(duì)大小進(jìn)行設(shè)置。

基于備用時(shí)間數(shù)據(jù),可對(duì)后備儲(chǔ)能的可調(diào)度容量進(jìn)行計(jì)算?？紤]到日前、日內(nèi)凈負(fù)荷存在較大差異,需在各階段分別計(jì)算出儲(chǔ)能可調(diào)度容量,如圖4所示。結(jié)合圖4 及式（14）—式（16）可知,可調(diào)度容量取決于備用時(shí)間、通信負(fù)荷及光伏出力,在通信負(fù)荷較高的時(shí)段（如18:00—21:00）需預(yù)留更多的容量,因此可調(diào)度容量較低。另外,基于式（24）對(duì)各基站后備儲(chǔ)能的線性化單位電量衰減成本進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果同樣顯示在圖4 中。在調(diào)度周期內(nèi)儲(chǔ)能衰減成本與可調(diào)度容量變化趨勢(shì)一致,在備用需求較高的時(shí)段其衰減成本也較高,后備儲(chǔ)能的調(diào)度費(fèi)用實(shí)時(shí)跟隨可調(diào)度容量變化,即在儲(chǔ)能容量稀缺時(shí)其調(diào)用價(jià)格也會(huì)隨之增加。

圖4 5G 基站1～4 的日前、日內(nèi)后備儲(chǔ)能可調(diào)度容量及單位電量衰減成本Fig.4 Day-ahead and intraday dispatchable capacity and worn cost of electricity per unit for backup energy storage in 5G base stations 1～4

4.3 日前調(diào)度結(jié)果分析

5G 基站1～4 的日前調(diào)度結(jié)果及分時(shí)電價(jià)如圖5 所示。由圖5 可知,日前調(diào)度的總體規(guī)律一致,以基站1 為例進(jìn)行說明。在00:00—07:00 電價(jià)谷時(shí)段,后備儲(chǔ)能充電,但為了避免儲(chǔ)能容量越上限,其充電時(shí)段較少、充電功率較小；在09:00—11:00 電價(jià)峰時(shí)段,后備儲(chǔ)能放電,為充分利用有限時(shí)段的峰谷價(jià)差,此時(shí)儲(chǔ)能以較大功率放電,盡可能在較短時(shí)間內(nèi)利用可調(diào)度容量進(jìn)行峰谷套利。當(dāng)在12:00,容量下降到備用容量時(shí)停止放電；在12:00—15:00光伏出力處于峰值時(shí)段、電價(jià)處于平時(shí)段時(shí),購(gòu)電功率增大,儲(chǔ)能以較大功率充電,為下一電價(jià)峰時(shí)段再次進(jìn)行峰谷套利儲(chǔ)備容量。在17:00—22:00 電價(jià)峰時(shí)段的情況與上一峰時(shí)段類似。在23:00—24:00 時(shí)段,儲(chǔ)能充電至初始容量,為次日調(diào)度做準(zhǔn)備。

圖5 5G 基站1～4 的日前調(diào)度結(jié)果Fig.5 Day-ahead scheduling results of 5G base stations 1～4

4.4 日內(nèi)調(diào)度結(jié)果分析

5G 基站1～4 的日內(nèi)調(diào)度結(jié)果及機(jī)房室內(nèi)溫度曲線見附錄B 圖B4,后備儲(chǔ)能SOC 及可調(diào)度容量曲線見附錄B 圖B5。由結(jié)果可見,日內(nèi)調(diào)度實(shí)際值以日前計(jì)劃為基礎(chǔ),后備儲(chǔ)能及基站購(gòu)電功率在較小范圍內(nèi)進(jìn)行了調(diào)整,并將時(shí)間尺度細(xì)化為15 min。同時(shí),充分利用了變頻空調(diào)上調(diào)及下調(diào)的調(diào)度潛力,對(duì)日前、日內(nèi)源荷的預(yù)測(cè)誤差值進(jìn)行了較好補(bǔ)償,各基站的機(jī)房室內(nèi)溫度均保持在設(shè)置的上下限范圍內(nèi)。隨著變頻空調(diào)承擔(dān)部分功率差額,后備儲(chǔ)能的容量利用率降低,避免長(zhǎng)時(shí)間處于容量上限附近,有利于降低電池的衰減速度。同時(shí),日內(nèi)可調(diào)度容量較日前相比產(chǎn)生較小偏差,但后備儲(chǔ)能仍運(yùn)行在可調(diào)度邊界約束范圍內(nèi)。

為驗(yàn)證本文所提多時(shí)間尺度滾動(dòng)優(yōu)化方法的有效性,對(duì)4 個(gè)不同場(chǎng)景下的調(diào)度結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析（以5G 基站1 為例）:1）不對(duì)后備儲(chǔ)能及空調(diào)進(jìn)行調(diào)度,僅從上級(jí)電網(wǎng)購(gòu)電滿足負(fù)荷需求；2）基于日前調(diào)度結(jié)果,由預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)致的聯(lián)絡(luò)線功率差額全部由上級(jí)電網(wǎng)補(bǔ)償（用DA-P 策略［26］表示）；3）在日內(nèi)階段只調(diào)度后備儲(chǔ)能對(duì)聯(lián)絡(luò)線功率偏差進(jìn)行補(bǔ)償；4）在日前階段調(diào)度后備儲(chǔ)能,在日內(nèi)階段既調(diào)度后備儲(chǔ)能又計(jì)及變頻空調(diào)（本文所提策略）。

定義聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)指標(biāo)ξgrid如式（36）所示,其表示日內(nèi)波動(dòng)量相對(duì)日前值的變化率。

各場(chǎng)景下的購(gòu)電功率及后備儲(chǔ)能充放電功率的對(duì)比見附錄B 圖B6,場(chǎng)景4 下變頻空調(diào)儲(chǔ)能的充放電功率及其上下限、SOC 變化曲線見圖B7。各場(chǎng)景下的運(yùn)行成本及聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)如表1 所示。結(jié)合圖表分析可得,由于場(chǎng)景1 下不對(duì)基站設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,其綜合成本最高。以日前結(jié)果為基準(zhǔn),由于場(chǎng)景2 下不進(jìn)行日內(nèi)階段的調(diào)度,源荷預(yù)測(cè)誤差均由上級(jí)電網(wǎng)承擔(dān),其購(gòu)電成本相對(duì)較高,購(gòu)電功率在日前計(jì)劃值附近波動(dòng)較大。場(chǎng)景3 和4 下均為日前、日內(nèi)的多時(shí)間尺度協(xié)同優(yōu)化,對(duì)比分析可知:場(chǎng)景3下只對(duì)后備儲(chǔ)能進(jìn)行調(diào)度,因此其衰減成本及運(yùn)維成本較高；而在場(chǎng)景4（本文所提策略）下,由于變頻空調(diào)儲(chǔ)能單位功率充放電成本低于電池儲(chǔ)能（無須考慮空調(diào)老化損耗）,因此變頻空調(diào)優(yōu)先參與調(diào)節(jié)波動(dòng)功率,從而降低了后備儲(chǔ)能調(diào)節(jié)負(fù)擔(dān),使其出力略微下調(diào),減小運(yùn)行損耗,在一定程度上延長(zhǎng)了后備儲(chǔ)能的使用壽命；同時(shí),能夠較好地補(bǔ)償購(gòu)電功率缺額,從而進(jìn)一步降低購(gòu)電成本。采用本文所提方法,基站運(yùn)行成本分別相較日前及場(chǎng)景1～3 下降2.98%、10.69%、5.87%和1.66%。

表1 各場(chǎng)景下的運(yùn)行結(jié)果對(duì)比Table 1 Comparison of operation results in each scenario

另外,由附錄B 圖B7 可知,變頻空調(diào)在05:00—08:00 電價(jià)谷時(shí)段、12:00—16:00 電價(jià)平時(shí)段以較大功率充電,將空調(diào)儲(chǔ)能SOC 提升到較高水平,為后續(xù)峰時(shí)段積蓄能量。在09:00—12:00、17:00—22:00 電價(jià)峰時(shí)段以較大功率放電,從而減少高電價(jià)時(shí)段的購(gòu)電量。變頻空調(diào)儲(chǔ)能經(jīng)歷了多次接近滿充滿放的過程,其容量得到了充分利用,在設(shè)備環(huán)境溫度適宜的范圍內(nèi)較好地發(fā)揮了其靈活上下調(diào)控的能力。

4.5 不同因素對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響

選取后備儲(chǔ)能價(jià)格及室內(nèi)溫度上下限設(shè)置范圍兩個(gè)因素,分析二者變化對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響。隨著電儲(chǔ)能制造技術(shù)的進(jìn)步及需求量的增大,未來磷酸鐵鋰電池的價(jià)格將持續(xù)降低。另一方面,由于基站各設(shè)備對(duì)環(huán)境溫度的適應(yīng)性較高,可適當(dāng)增大溫度變化范圍從而提高變頻空調(diào)的調(diào)控能力。定義平均室內(nèi)溫度偏差指標(biāo)ξtemp為:

附錄B 圖B8（a）所示為不同儲(chǔ)能價(jià)格下的總成本及聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng),圖B8（b）所示為不同室溫上下限范圍下的總成本及平均室內(nèi)溫度偏差,其中,ΔT=Tmax-Tmin。

由附錄B 圖B8（a）可見,總運(yùn)行成本及聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)均隨著儲(chǔ)能價(jià)格的降低而逐漸減小,即單位電量充放電成本的降低將促使儲(chǔ)能出力增加,相應(yīng)儲(chǔ)能老化成本也隨之增加。但在圖B8（a）所示儲(chǔ)能價(jià)格范圍內(nèi),購(gòu)電成本削減量大于老化成本增加量。另外,由于儲(chǔ)能利用率的逐步提高,聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)得到較好抑制。由圖B8（b）可見,總運(yùn)行成本隨著溫度上下限范圍的增大逐漸降低,而平均室內(nèi)溫度偏差則隨之增大。總體趨勢(shì)表明,利用空調(diào)儲(chǔ)能的調(diào)控能力降低運(yùn)行成本是以犧牲設(shè)備最適宜環(huán)境溫度條件為代價(jià),在實(shí)際運(yùn)行中需要綜合考慮成本與設(shè)備性能的關(guān)系,并對(duì)二者作出權(quán)衡。

5 結(jié)語

本文針對(duì)含RES 的5G 基站協(xié)調(diào)調(diào)度中源荷不確定性問題,構(gòu)建了后備儲(chǔ)能及變頻空調(diào)參與的日前-日內(nèi)多時(shí)間尺度調(diào)度模型,并對(duì)后備儲(chǔ)能的可調(diào)度容量進(jìn)行了評(píng)估。采用滾動(dòng)優(yōu)化策略既能優(yōu)化基站運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性,又能有效解決基站光伏出力、通信負(fù)荷及室外溫度的預(yù)測(cè)不確定性問題。算例結(jié)果表明,該策略降低了5G 基站的綜合運(yùn)行成本,相較日前及場(chǎng)景1—3 分別下降2.98%、10.69%、5.87%和1.66%,并能夠較好地抑制聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng),波動(dòng)指標(biāo)僅為3.19%,減少了由預(yù)測(cè)誤差所引起的功率波動(dòng)對(duì)5G 基站和電網(wǎng)的影響。

在今后的工作中,還可考慮將基站間的通信負(fù)載分配算法納入優(yōu)化體系,實(shí)現(xiàn)通信流與電力流的協(xié)同調(diào)度。另外,為了兼顧日前決策模型的經(jīng)濟(jì)性與魯棒性,后續(xù)將對(duì)5G 基站配套設(shè)備的魯棒優(yōu)化及分布魯棒優(yōu)化問題進(jìn)行深入研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡(luò)全文。