百兆瓦级源网荷储一体化园区多时间尺度调度策略

沈钱锋; 白伊琳; 王俊月; 宋政湘; 杨騉; 孟锦豪

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0918

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百兆瓦级源网荷储一体化园区多时间尺度调度策略

储能系统与工程 | 更新时间：2026-04-29

- 百兆瓦级源网荷储一体化园区多时间尺度调度策略
- Multi-timescale scheduling strategy for a 100 MW-level source-grid-load-storage integrated park
- 储能科学与技术 2026年15卷第4期页码：1275-1291
- 作者机构：
  
  1.西安交通大学电气工程学院，陕西西安 710049
  2.中能智新科技产业发展有限公司，北京 100120
- 作者简介：
  
  沈钱锋（1991—），男，博士研究生，研究方向为源网荷储一体化调控，E-mail：707853681@qq.com；
  宋政湘，教授，博士生导师，研究方向为储能监测技术、绿电园区调控、智能电器等，E-mail：zxsong@mail.xjtu.edu.cn。
- 基金信息：
  
  新疆维吾尔自治区科技计划项目(2023112806)
- DOI：10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0918
  中图分类号： TM 73
- 收稿：2025-10-15，
  
  修回：2025-12-01，
  
  纸质出版：2026-04-28
- 稿件说明：
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沈钱锋, 白伊琳, 王俊月, 等. 百兆瓦级源网荷储一体化园区多时间尺度调度策略[J]. 储能科学与技术, 2026, 15(4): 1275-1291.

SHEN Qianfeng, BAI Yilin, WANG Junyue, et al. Multi-timescale scheduling strategy for a 100 MW-level source-grid-load-storage integrated park[J]. Energy Storage Science and Technology, 2026, 15(4): 1275-1291.
沈钱锋, 白伊琳, 王俊月, 等. 百兆瓦级源网荷储一体化园区多时间尺度调度策略[J]. 储能科学与技术, 2026, 15(4): 1275-1291. DOI： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0918.

SHEN Qianfeng, BAI Yilin, WANG Junyue, et al. Multi-timescale scheduling strategy for a 100 MW-level source-grid-load-storage integrated park[J]. Energy Storage Science and Technology, 2026, 15(4): 1275-1291. DOI： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0918.

摘要

随着全球能源结构向清洁低碳转型，高比例可再生能源并网带来的随机性与波动性对电力系统平衡能力提出了严峻挑战。传统“源随荷动”调度模式难以适应大规模新能源消纳需求，亟须探索源网荷储一体化协同调控技术。本工作以新疆某百兆瓦级工业园区为研究对象，提出日前优化、日内滚动修正、实时逻辑修正的“三段式”多时间尺度调度策略。为高效求解该高维调度模型，本工作设计了精英优选的粒子群优化(PSO)算法，通过逻辑判断生成初始解并引入精英粒子筛选机制，显著降低了寻优维度，有效避免了局部最优。仿真表明，所提精英优选PSO算法较基于逻辑初始化的PSO可使综合运行成本降低2.71%；且该策略通过多时间尺度协调控制，综合运行成本较单一日前调度降低26.49%。实际应用表明多时间尺度调度策略使得月弃风弃光率减少至4.9%，且月消纳新能源发电量可达62200.13 MWh。本研究开发的一体化智慧调控平台有效解决了百兆瓦级工业园区新能源消纳与电力平衡难题，为大型园区低碳转型提供了技术支撑，对推动新型电力系统建设与“双碳”目标实现具有重要意义。

Abstract

With the global transition toward clean and low-carbon energy systems

the randomness and volatility associated with high-penetration renewable energy integration pose significant challenges to power system balance. Traditional "source-follows-load" dispatching models struggle to accommodate large-scale renewable energy consumption. This study focuses on a 100 MW-level source-grid-load-storage integrated industrial park in Xinjiang and proposes a three-stage multi-timescale dispatching strategy

including day-ahead optimization

intraday rolling correction

and real-time rapid-response scheduling. To efficiently solve (PSO) the resulting high-dimensional dispatch model

an elite-preferred particle swarm optimization algorithm is developed. The algorithm generates initial solutions through logical judgment and introduces an elite particle screening mechanism

which significantly reduces the search dimension and effectively avoids local optima. Practical implementation demonstrates that monthly wind and solar curtailment was reduced to 4.9%

achieving renewable energy absorption of 62200.13 MWh per month. A self-developed smart control platform addresses the challenges of renewable energy integration and power balance in 100 MW-level industrial parks. This research fills the technical gap in large-scale integrated energy system regulation

provides a replicable solution for low-carbon transformation

and supports the construction of new power systems.

关键词

Keywords

references

刘宏志, 秦晓辉. “双碳”目标与新型电力系统构建的底层逻辑[J]. 电气应用, 2025, 44(1): 8-10.

舒印彪. 发展新型电力系统助力实现“双碳”目标[J]. 中国电力企业管理, 2021(7): 8-9.

俞蕴妮. 源网荷储一体化调控建设探究[J]. 仪器仪表用户, 2025, 32(1): 1-2, 5. DOI:10.3969/j.issn.1671-1041.2025.01.001.

发展改革委. 能源局关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见(发改能源规〔2021〕280号)[J]. 中华人民共和国国务院公报, 2021(12): 59-62.

韩昌文. 电力源网荷储一体化和多能互补的发展现状[J]. 青海科技, 2025, 32(1): 61-65.

何忠阳. 考虑源荷不确定性的综合能源系统多时间尺度优化调度研究[D]. 济南: 山东大学, 2024.HE Z Y. Research on multi-time scale optimal scheduling of integrated energy system considering source-load uncertainty[D]. Jinan: Shandong University, 2024.

王述祯. 基于i-C&CG求解算法的数据中心与储能协同规划[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(2): 671-687. DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0828.

施婕, 彭英智, 孙伟卿. 碳流管控下的配电网储能优化运行[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(11): 3971-3980.

杨锡勇, 张仰飞, 林纲, 等. 考虑需求响应的源-荷-储多时间尺度协同优化调度策略[J]. 发电技术, 2023, 44(2): 253-260. DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.22119.

陈灵. 计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略[J]. 电气传动, 2024, 54(1): 61-67, 96. DOI:10.19457/j.1001-2095.dqcd 24461.

徐懂理, 徐北硕, 高瑞阳, 等. 考虑负荷不确定性的微电网多时间尺度调度策略[J]. 电工电气, 2024(8): 8-14. DOI:10.3969/j.issn.1007-3175.2024.08.002.

成章, 于艾清, 王育飞, 等. 基于改进Shapley值与主从博弈的共享储能-充换电站协同运行策略[J]. 储能科学与技术, 2026, 15(1): 177-187.

郭昆健, 高赐威, 严兴煜. 新型电力系统下虚拟电厂研究综述与展望[J]. 电力需求侧管理, 2024, 26(5): 49-57. DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2024.05.008.

薛帅辉. 基于区块链的虚拟电厂多时间尺度优化调度研究[D]. 沈阳: 沈阳工业大学, 2024.XUE S H. Research on multi-time scale optimal scheduling of virtual power plant based on blockchain[D]. Shenyang: Shenyang University of Technology, 2024.

杨子昊. 考虑需求侧响应的多能源微电网优化[D]. 芜湖: 安徽工程大学, 2024.YANG Z H. Research on multi-objective scheduling of multi-energy microgrid considering demand side response[D]. Wuhu: Anhui Polytechnic University, 2024.

MA X M, DEVECI M, YAN J, et al. Optimal capacity configuration of wind-photovoltaic-storage hybrid system: A study based on multi-objective optimization and sparrow search algorithm[J]. Journal of Energy Storage, 2024, 85: 110983. DOI:10.1016/j.est.2024.110983.

刘星, 甄庆, 牛浩楠, 等. 基于D5000的源网荷储系统多元协调调度功能建设方案[J]. 光源与照明, 2021(4): 145-146.

庄颖璇. D5000系统功能及应用探析[J]. 农村电气化, 2021(11): 50-51.

李鹏飞. 电力调控数据平台建设技术研究[D]. 济南: 山东大学, 2015.LI P F. Research on construction technology of electric power regulation data platform[D]. Jinan: Shandong University, 2015.

孙艳辉, 孙俭. 电网调度技术支持系统构架及其应用现状综述[J]. 电子技术与软件工程, 2016, 5(14): 152.

孙俭, 孙艳辉. 电网调度自动化主站系统研究综述[J]. 电子技术与软件工程, 2016, 5(13): 179.

李相俊, 官亦标, 胡娟, 等. 我国储能示范工程领域十年(2012—2022)回顾[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(9): 2702-2712. DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2022.0381.

黄元平, 何国彬, 杨金新, 等. 适应新型电力系统的源网荷储一体化电力平衡探究[J]. 电工技术, 2024(S2): 519-521.

WANG J Y, LYU C H, BAI Y L, et al. Optimal scheduling strategy for hybrid energy storage systems of battery and flywheel combined multi-stress battery degradation model[J]. Journal of Energy Storage, 2024, 99: 113208. DOI:10.1016/j.est.2024.113208.

新疆维吾尔自治区发展和改革委员会. 关于推进电力源网荷储一体化和多能互补项目示范有关工作的通知[EB/OL]. (2021-05-24) [2025-11-16]. https://solar.in-en.com/html/solar-2375991.shtml.

姚健, 刘爱军. 基于粒子群算法的区域综合能源优化调度方法[J]. 电力需求侧管理, 2022, 24(4): 67-72. DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2022.04.011.

肖厦颖, 范传光, 郭峰, 等. 基于改进多目标粒子群算法的储能电站定容选址优化配置研究[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(2): 503-514. DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0689.

杜巍, 沈红博, 李屹萌. 用户侧电化学储能装置经济性评估软件的开发与应用[J]. 储能科学与技术, 2026, 15(1): 310-320.

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