計(jì)及通信負(fù)載的5G基站儲(chǔ)能調(diào)控策略

　　摘要 5G 基站建設(shè)作為“新基建”的重要組成部分，正加快推進(jìn)建設(shè)進(jìn)程。隨著 5G 基站建設(shè)數(shù)量劇增，基站備用儲(chǔ)能將是一筆容量可觀的儲(chǔ)能資源。由于 5G 基站仍處于建設(shè)初期，其作為新的儲(chǔ)能配置主體參與配電網(wǎng)協(xié)同互動(dòng)的策略仍亟待研究。文中設(shè)計(jì)了以盤活通信基站閑置儲(chǔ)能資源為目的的 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)，提出計(jì)及通信負(fù)載的基站儲(chǔ)能可調(diào)度潛力分析方法，并建立了 5G 基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度模型。算例分析結(jié)果表明，文中所提 5G 基站儲(chǔ)能調(diào)控策略可降低儲(chǔ)能充放電對備電作用的影響，并利用基站通信負(fù)載的時(shí)間差異性與空間互補(bǔ)性，有效達(dá)到輔助電網(wǎng)削峰填谷、減少基站運(yùn)營成本的效果，使電網(wǎng)與通信運(yùn)營商互利共贏。

　　麻秀范; 孟祥玉; 朱秋萍; 段穎; 王志， 電工技術(shù)學(xué)報(bào) 發(fā)表時(shí)間：2021-09-06

　　關(guān)鍵詞：5G 基站備用儲(chǔ)能 通信負(fù)載 云儲(chǔ)能系統(tǒng) 可調(diào)度潛力

　　0 引言

　　近兩年，我國明確提出加快“新基建”發(fā)展步伐，5G 基站建設(shè)作為新基建之一，正穩(wěn)步推進(jìn)建設(shè)進(jìn)程。5G 通信的頻段較高，單個(gè) 5G 基站覆蓋范圍較 4G 基站小，且由于使用了更大規(guī)模的陣列天線、更高的帶寬，其耗能明顯高于 3G、4G 基站，各大運(yùn)營商都在積極探索降低電費(fèi)的方法。5G 基站通常會(huì)配置儲(chǔ)能作為備用電源來保證基站的不間斷供電需求，據(jù)工信部預(yù)計(jì) 2023 年 5G 基站對備用電池需求量將達(dá)到 31.8 GW•h，這是一筆非常大的儲(chǔ)能資源。隨著我國配電網(wǎng)更加堅(jiān)強(qiáng)可靠，在市電正常供電時(shí)，通信基站儲(chǔ)能電池一直處于閑置狀態(tài)，造成了資源的浪費(fèi)。因此，如何盤活碎片化閑置儲(chǔ)能資源，使 5G 基站作為新的儲(chǔ)能配置主體參與到與配電網(wǎng)的協(xié)同互動(dòng)中來，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)與通信運(yùn)營商的互利共贏將成為研究的重點(diǎn)。

　　目前，在 5G 基站能效管理方面，國內(nèi)外研究者多聚焦于基站休眠技術(shù)的研究[1-4]，其意在從源頭降低基站的能耗，進(jìn)而達(dá)到節(jié)約能源、降低運(yùn)營商電費(fèi)成本的目的。但這種方法在節(jié)能降費(fèi)的同時(shí)往往伴隨運(yùn)營商通信服務(wù)質(zhì)量受損，5G 通信用戶體驗(yàn)感降低等風(fēng)險(xiǎn)，因此亟待研究結(jié)合基站通信負(fù)載情況及不同時(shí)間空間尺度的動(dòng)態(tài)功耗管理技術(shù)。

　　在儲(chǔ)能調(diào)控技術(shù)方面，越來越多的學(xué)者致力于研究使各類分布式儲(chǔ)能資源參與電力系統(tǒng)協(xié)同調(diào)度的方法[5-10]。文獻(xiàn)[11]提出電動(dòng)汽車分布式儲(chǔ)能概念，考慮電池、電網(wǎng)和車主使用約束，提出計(jì)及電動(dòng)汽車 出 行 不 確 定 性 的 儲(chǔ) 能 充 放 電 控 制 策 略 。 文 獻(xiàn) [12-13]基于規(guī)?；酆瞎芾矸植际絻?chǔ)能的研究思路，分別建立了電力市場環(huán)境下分布式儲(chǔ)能聚合商參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)控模型。文獻(xiàn)[14]總結(jié)了 5G 基站設(shè)備組成和用電特性，并對基站后備儲(chǔ)能作為靈活需求側(cè)資源參與電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)互動(dòng)進(jìn)行展望，但并未提出 5G 基站儲(chǔ)能參與協(xié)調(diào)互動(dòng)的具體調(diào)控方法。由于 5G 基站具備自身通信業(yè)務(wù)特性，其他形式的儲(chǔ)能調(diào)控研究成果無法完全適配于 5G 基站儲(chǔ)能調(diào)控，因此考慮通信基站后備儲(chǔ)能特殊性的參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度方法將成為研究重點(diǎn)。

　　隨著能源與信息領(lǐng)域深度融合的不斷推進(jìn)，通過構(gòu)建儲(chǔ)能云平臺(tái)，利用能量信息化技術(shù)和先進(jìn)通信技術(shù)對分散的儲(chǔ)能資源進(jìn)行數(shù)字化管控逐漸受到研究學(xué)者的關(guān)注[15]。文獻(xiàn)[16]解釋了云儲(chǔ)能及其相關(guān)概念，詳細(xì)闡述了云儲(chǔ)能模式的各個(gè)要素及未來研究展望。文獻(xiàn)[17]設(shè)計(jì)了本地自治的基站備用電池云儲(chǔ)能系統(tǒng)，并提出了云儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)營模式，但并未針對基站備用電池的能量管控方法進(jìn)行具體研究?？偨Y(jié)來看，目前關(guān)于 5G 基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度的具體方式研究還比較缺乏，亟待對其進(jìn)行進(jìn)一步探索與完善研究。

　　本文從聚合大規(guī)模、分布式的基站儲(chǔ)能資源以參與電網(wǎng)協(xié)同互動(dòng)的角度，設(shè)計(jì)了以盤活通信基站閑置儲(chǔ)能資源為目的的 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)。提出考慮基站通信負(fù)載差異性的基站儲(chǔ)能可調(diào)度潛力分析方法，并根據(jù)基站儲(chǔ)能的可調(diào)度容量，使用最小化負(fù)荷曲線方差及最大化儲(chǔ)能調(diào)控收益作為優(yōu)化目標(biāo)，建立 5G 基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度模型。并通過算例分析驗(yàn)證了模型的有效性與合理性，為 5G 基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度提供了策略參考。

　　1 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)簡介

　　1.1 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)控制架構(gòu)

　　5G 基站儲(chǔ)能具有數(shù)量多，分散廣，個(gè)體容量小的特點(diǎn)。若由電網(wǎng)直接控制各單個(gè)基站儲(chǔ)能的充放電行為，會(huì)給電網(wǎng)帶來過重的計(jì)算負(fù)擔(dān)及工作量[18-19]，也削弱了電網(wǎng)利用基站分布式小容量儲(chǔ)能的意愿，因此由電網(wǎng)直接調(diào)控基站儲(chǔ)能的可行性較低。本文在電網(wǎng)與各單個(gè) 5G 基站儲(chǔ)能之間引入 5G 基站云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)這個(gè)類似中間代理商的角色，形成由電網(wǎng)-云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)-5G 基站三個(gè)主體構(gòu)成的 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)，利用云儲(chǔ)能的形式將小而分散的 5G 基站儲(chǔ)能虛擬聚合，意在利用先進(jìn)的通信技術(shù)打破物理連接局限，使電網(wǎng)靈活利用這種容量小、分散廣的儲(chǔ)能資源成為可能。

　　在該控制架構(gòu)下，大量且分散的 5G 基站儲(chǔ)能以終端形式接入云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)，并受其調(diào)控進(jìn)行充放電響應(yīng)?；驹苾?chǔ)能調(diào)控平臺(tái)作為 5G 基站儲(chǔ)能和電網(wǎng)之間的交互平臺(tái)，根據(jù)采集終端儲(chǔ)能的狀態(tài)參數(shù)，制定充放電計(jì)劃并將其上傳至電力系統(tǒng)調(diào)度中心，經(jīng)電網(wǎng)安全校核并反饋結(jié)果后將具體的充放電策略下達(dá)至各 5G 基站，起到了傳遞信息流的作用。5G 基站儲(chǔ)能執(zhí)行收到的調(diào)控指令信息，通過儲(chǔ)能的充電與放電實(shí)現(xiàn)與電網(wǎng)之間能量流的傳遞。

　　1.2 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)控模式

　　5G 基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的目的主要是為盤活閑置的基站備用電池儲(chǔ)能資源，通過合理的充放電過程實(shí)現(xiàn)參與電網(wǎng)削峰填谷，并利用峰谷電價(jià)差獲取一定的收益。其可選擇的調(diào)控模式可大致分為以下兩種：

　　1)基站自主調(diào)控

　　在該調(diào)控模式下，基站僅考慮自身備用電池實(shí)際使用情況，根據(jù)當(dāng)前電價(jià)控制基站儲(chǔ)能的充放電行為，通過儲(chǔ)能的低儲(chǔ)高放獲得收益。

　　2)云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)運(yùn)營方通過與通信運(yùn)營商簽訂合同直接調(diào)控基站儲(chǔ)能

　　在該調(diào)控模式下，云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)運(yùn)營方通過與通信運(yùn)營商簽訂合同，獲取基站儲(chǔ)能設(shè)備的調(diào)控權(quán)，并通過與電網(wǎng)的信息交互按照電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行需求下達(dá)調(diào)控指令，調(diào)整包括儲(chǔ)能功率、啟停等在內(nèi)的充放電行為。

　　考慮到 5G 基站個(gè)體容量小且數(shù)量多，基站依據(jù)電價(jià)自主調(diào)控儲(chǔ)能，缺少與電網(wǎng)之間信息的交互，未必會(huì)真正滿足電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行需求。甚至由于對電價(jià)信息的敏感程度和響應(yīng)速度的差異性出現(xiàn)過響應(yīng)或響應(yīng)滯后等結(jié)果，嚴(yán)重影響了基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的效果。因此，本文對 5G 基站儲(chǔ)能調(diào)控策略的研究采用基于合同的直接調(diào)控模式。

　　1.3 5G 基站云儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)控流程

　　基站云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)實(shí)現(xiàn)將分散的 5G 基站儲(chǔ)能聚合以服務(wù)電網(wǎng)，其與電網(wǎng)和 5G 基站的交互流程如圖 1 所示。

　　調(diào)控平臺(tái)運(yùn)營方在 5G 基站側(cè)安裝終端量測、通信和控制設(shè)備，對基站的運(yùn)行狀態(tài)、儲(chǔ)能設(shè)備參數(shù)和基站負(fù)載狀態(tài)等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并結(jié)合各 5G 基站的備用電池需求情況分析基站儲(chǔ)能的可調(diào)度潛力，制定聚合后的基站儲(chǔ)能調(diào)用出力計(jì)劃并上報(bào)給電網(wǎng)。電網(wǎng)經(jīng)安全校核反饋給調(diào)控平臺(tái)需求指令，調(diào)控平臺(tái)根據(jù)指令制定具體的調(diào)控策略并下達(dá)至各 5G 基站，控制各基站儲(chǔ)能的充放電行為。

　　2 5G 基站儲(chǔ)能可調(diào)度潛力分析

　　2.1 基站通信負(fù)載特性

　　用戶作為基站通信數(shù)據(jù)流量產(chǎn)生的來源，其日常使用行為在一定程度上導(dǎo)致了通信流量負(fù)載在不同時(shí)刻呈動(dòng)態(tài)變化的特性。且用戶在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中隨時(shí)可能處于移動(dòng)狀態(tài)，隨著用戶在空間位置上的移動(dòng)，其通信過程也會(huì)在不同基站覆蓋區(qū)之間移動(dòng)。如圖 2 所示，以目前應(yīng)用成熟的 4G 基站通信負(fù)載時(shí)空特性舉例說明[20]。

　　可以看到，在時(shí)間特性方面，受用戶生活習(xí)慣的影響，基站通信負(fù)載在一天 24 h 內(nèi)處于波動(dòng)狀態(tài)，且存在明顯負(fù)載高峰和低谷;在空間特性方面，工作時(shí)段辦公區(qū)域的基站通信負(fù)載明顯高于居民區(qū)域，而非工作時(shí)段，居民區(qū)域的基站通信負(fù)載明顯高于辦公區(qū)域。我們身邊的眾多場所如商業(yè)區(qū)，辦公區(qū)，住宅區(qū)等區(qū)域均隨人類移動(dòng)行為而存在明顯的用戶數(shù)量波動(dòng)性，這使得處于不同地理區(qū)域的基站通信負(fù)載情況存在明顯差異性與一定程度的互補(bǔ)性。隨著 4G 時(shí)代向 5G 時(shí)代邁進(jìn)，定然會(huì)催生出依托于 5G 高傳輸速率、低延遲等優(yōu)勢的新業(yè)務(wù)及應(yīng)用，但其對于人類移動(dòng)行為的影響比較有限，故處于不同功能區(qū)域的 5G 基站通信負(fù)載也會(huì)存在一定程度的差異與互補(bǔ)。目前 5G 基站儲(chǔ)能的容量主要參考基站峰值負(fù)載所對應(yīng)的峰值功耗進(jìn)行配置，由于基站通信負(fù)載并不是時(shí)刻都處于峰值狀態(tài)，故其儲(chǔ)能的配置存在一定冗余，這也為基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)調(diào)互動(dòng)提供了可挖掘的調(diào)度潛力。

　　2.2 基站儲(chǔ)能可調(diào)度容量模型

　　5G 基站儲(chǔ)能最主要的功能是作為備用電源來保證基站的不間斷供電需求，因此 5G 基站儲(chǔ)能充放電方案的制定，需要根據(jù)基站對備用電源需求的緊要程度，以最小化市電突然停供對基站連接用戶的影響為前提，進(jìn)行制定。

　　基站負(fù)載表示了基站承擔(dān)業(yè)務(wù)量的多少，可以由基站接入用戶數(shù)、占用帶寬比、占用子帶寬數(shù)等表示[21]。本文以基站接入的用戶數(shù)目表示基站負(fù)載量，并引入一個(gè)基站負(fù)載率指標(biāo)?load 為 load = all L L ? (1)式中，L 為基站當(dāng)前接入用戶數(shù);Lall 為基站可承擔(dān)最大用戶接入量。基站負(fù)載率指標(biāo)?load 定義為基站當(dāng)前接入用戶量和基站最大用戶接入量的比值，反映了基站當(dāng)前負(fù)載狀態(tài)的繁重程度，由于用戶接入基站時(shí)不允許超負(fù)載，故 [0,1] ?load ?。根據(jù)?load 的大小對基站負(fù)載狀態(tài)進(jìn)行劃分，見表 1。

　　其中，基站負(fù)載狀態(tài)指標(biāo)閾值 n 可根據(jù)基站自身情況及調(diào)控需求靈活調(diào)整。由于基站負(fù)載狀態(tài)直接影響其對于備用電源需求的緊要程度，對于處于重負(fù)載狀態(tài)的基站，其接入用戶數(shù)目大，承擔(dān)業(yè)務(wù)量多，對備用電源的容量穩(wěn)定性和備電可靠性要求很高，而儲(chǔ)能調(diào)控參與電網(wǎng)互動(dòng)會(huì)影響其作為備用電源的可靠性，故本文不考慮對處于重負(fù)載狀態(tài)的基站儲(chǔ)能進(jìn)行調(diào)控。對于處于零負(fù)載狀態(tài)和正常狀態(tài)的基站，因其對備用電源需求的緊要程度相對較低，隨著市電供電可靠性的提高，為了避免基站儲(chǔ)能在市電供應(yīng)正常時(shí)長期處于閑置狀態(tài)而造成資源的浪費(fèi)，考慮對此類基站儲(chǔ)能進(jìn)行合理調(diào)控，提高資源利用率。

　　為了提高基站儲(chǔ)能調(diào)控的合理性，考慮通過限制基站儲(chǔ)能充放電的荷電狀態(tài)(State of Charge, SOC)范圍將基站儲(chǔ)能可調(diào)控容量與基站負(fù)載狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，盡量降低儲(chǔ)能調(diào)控對備電作用的影響。

　　具體實(shí)現(xiàn)方法如圖 3 所示。

　　由圖 3 可知，Sup 和 Sdown 分別為儲(chǔ)能電池為避免過充過放設(shè)置的 SOC 上、下限值，Smin 和 Smax 分別為考慮基站負(fù)載狀態(tài)而設(shè)定的儲(chǔ)能充放電 SOC 上下限，其中 min load S k ? ? (2)式(2)將基站儲(chǔ)能的放電 SOC 下限與基站負(fù)載狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，k 為關(guān)聯(lián)系數(shù)且 k ?[0,1] 。當(dāng)基站負(fù)載狀態(tài)指標(biāo)?load 值增大時(shí)，儲(chǔ)能的放電 SOC 下限 Smin 隨之增高，儲(chǔ)能放電到約束的 SOC 值時(shí)便停止放電，盡可能提升儲(chǔ)能的備電可靠性。

　　對于基站儲(chǔ)能充電上限的約束沒有放電下限約束那么嚴(yán)格，因?yàn)榛緝?chǔ)能處于容量充裕狀態(tài)是有利于基站備電可靠性的，故可將 Smax 默認(rèn)設(shè)置為 Smax=Sup。

　　綜合考慮儲(chǔ)能的兩種約束，得到基站 i 的最終充放電 SOC 上、下限分別為 ,min min max{ , } i down S S S ? (3) S S S i up ,max max ? ? (4)根據(jù)基站 i 儲(chǔ)能的實(shí)時(shí) SOC 狀態(tài)和充放電 SOC 上、下限可計(jì)算儲(chǔ)能的向上可充電容量和向下可放電容量分別為 ,max ( ) [ ( )] pc E t S S t E i i i ? ? ? (5) ,min ( ) [ ( ) ] pd E t S t S E i i i ? ? ? (6)式中， () pc E t i 和 ( ) pd E t i 分別為向上可充電容量和向下可放電容量;Si(t)為 t 時(shí)刻基站 i 儲(chǔ)能的 SOC 值; Si,max 和 Si,min 為基站 i 的儲(chǔ)能充放電 SOC 上下限，E 為儲(chǔ)能額定容量。

　　根據(jù)儲(chǔ)能的可充電容量和可放電容量可以計(jì)算出在一個(gè)調(diào)度的時(shí)間間隔 Δt 內(nèi)，基站 i 儲(chǔ)能的最大充電功率和最大放電功率為 ,max ( ) ( ) min( , ) pc c i i i E t p t p t ??? (7)式中， ,max pc i p 為基站 i 儲(chǔ)能在 Δt 內(nèi)的最大充電功率; i p ?為儲(chǔ)能電池的最大充電功率限制值。

　　假設(shè)充電基站儲(chǔ)能群的基站數(shù)量為 M 個(gè)，則 t時(shí)刻充電儲(chǔ)能群的最大充電功率為 max ,max 1 ( ) ( ) M c c i i P t p t ??? (8)同理，儲(chǔ)能放電時(shí) ,max ( ) ( ) min( , ) pd d i i i E t p t p t ??? (9)式中， ,max pd i p 為基站 i 儲(chǔ)能在 Δt 內(nèi)的最大放電功率; i p ? 為儲(chǔ)能電池的最大放電功率限制值。假設(shè)放電基站儲(chǔ)能群的基站數(shù)量為 N 個(gè)，則 t 時(shí)刻放電儲(chǔ)能群的最大放電功率為 max ,max 1 ( ) ( ) N d d i i P t p t ??? (10)

　　3 計(jì)及通信負(fù)載的 5G 基站儲(chǔ)能調(diào)控策略

　　3.1 基站儲(chǔ)能分群調(diào)控原理

　　本文選取了 5G 基站儲(chǔ)能分群依據(jù)的四個(gè)指標(biāo)，分別為：市電供應(yīng)狀態(tài)、基站負(fù)載狀態(tài)、儲(chǔ)能荷電狀態(tài)和儲(chǔ)能充放電次數(shù)。

　　1)市電供應(yīng)狀態(tài)：是最先需要考慮的狀態(tài)量，我們所研究的對 5G 基站儲(chǔ)能的調(diào)控都是基于儲(chǔ)能閑置條件下的，若市電故障停電，基站儲(chǔ)能必然要履行其備電作用。

　　2)基站負(fù)載狀態(tài)：不同基站在不同時(shí)刻的流量負(fù)載是不同的，可根據(jù)基站流量負(fù)載程度不同為其添加零負(fù)載、輕負(fù)載、重負(fù)載標(biāo)簽。對于流量負(fù)載過高的重負(fù)載基站，因其承擔(dān)的用戶數(shù)目大，業(yè)務(wù)多，對基站儲(chǔ)能的備電可靠性需求也會(huì)增高，我們考慮不對重負(fù)載基站的儲(chǔ)能進(jìn)行調(diào)控，令其僅作備電。

　　3)儲(chǔ)能荷電狀態(tài)：根據(jù)儲(chǔ)能荷電狀態(tài)的不同來決定是將其編入充電儲(chǔ)能群還是放電儲(chǔ)能群，并可以通過設(shè)定一定的荷電狀態(tài)限制值來限制儲(chǔ)能的充放電深度。

　　4)儲(chǔ)能充放電次數(shù)：儲(chǔ)能充放電次數(shù)與儲(chǔ)能系統(tǒng)壽命直接相關(guān)，設(shè)定充放電次數(shù)限制可以避免儲(chǔ)能因受電網(wǎng)調(diào)控而頻繁充放電導(dǎo)致其使用壽命下降的問題。對于儲(chǔ)能充放電次數(shù)達(dá)到上限的基站儲(chǔ)能不考慮繼續(xù)對其進(jìn)行調(diào)控。

　　具體分群判別的流程如圖 4 所示。

　　3.2 儲(chǔ)能調(diào)控目標(biāo)函數(shù)

　　隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，電網(wǎng)對削減峰時(shí)用電、緩解線路阻塞、提高電力系統(tǒng)運(yùn)行安全性與經(jīng)濟(jì)性的需求逐步提升，同時(shí)，通信運(yùn)營商也急需利用現(xiàn)有資源降本增效從而進(jìn)一步推動(dòng) 5G 基站的推廣建設(shè)進(jìn)程。故為切實(shí)達(dá)到基站儲(chǔ)能與電網(wǎng)互動(dòng)的友好協(xié)調(diào)，本文考慮以下兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

　　1)目標(biāo)函數(shù) 1：最小化負(fù)荷曲線方差? ? 24 1 1 2 24 1 1 min ( ) ( ) ( ) 24 1 ( ) ( ) ( ) 24 ch diss t ch diss t F D t P t P t D t P t P t ???? ? ? ???? ? ? ?????(11)式中，D(t)為 t 時(shí)刻電網(wǎng)的負(fù)荷需求;Pch(t)、Pdiss(t) 為 t 時(shí) 刻 5G 基 站 儲(chǔ) 能 總 充 電 放 電 功 率 ， 且 Pch(t)=ΣPi,ch(t)，Pdiss(t)=ΣPi,diss(t)。

　　2)目標(biāo)函數(shù) 2：最大化基站儲(chǔ)能調(diào)控效益max ( ) ( ) ( ) ( ) diss t diss ch t ch t b diss ch t F P t t P t t C P t P t t ? ???? ? ? ?? ? ???(12)式中，πch,t 和 πdiss,t 分別為基站儲(chǔ)能在 t 時(shí)刻的充放電價(jià)格;Cb 為基站儲(chǔ)能損耗成本系數(shù);Δt 為單位時(shí)間間隔。

　　3.3 儲(chǔ)能調(diào)控約束條件

　　1)基站儲(chǔ)能的充放電狀態(tài)約束? ? 0 1 , ,0 1 ch diss ch diss ? ?? ?? ? ? ? ??? ? ? (13)式中，βch、βdiss 為儲(chǔ)能充放電狀態(tài)變量，上述約束保證單個(gè) 5G 基站儲(chǔ)能在同一時(shí)段不可處于既充電又放電狀態(tài)。

　　2)調(diào)控平臺(tái)充放電指令約束

　　5G 基站云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)在任一調(diào)度時(shí)段內(nèi)不能同時(shí)下達(dá)充電和放電指令，但可以處于既不充電也不放電的待機(jī)狀態(tài)，故調(diào)控平臺(tái)的充放電指令約束為 diss ( ) ( )=0 P t P t ch ? (14)

　　3)儲(chǔ)能充放電等式約束 , , , , , , i diss t i t i t t ch i ch t diss P t E E P t ?????? ? ? ?(15)式中，Ei,t 為 t 時(shí)刻儲(chǔ)能 i 容量;ηch 為儲(chǔ)能充電系數(shù); ηdiss 為儲(chǔ)能放電系數(shù);E 為儲(chǔ)能額定容量。

　　4)儲(chǔ)能充放電功率約束 , , ,max , , ,max 0 ( ) ( ) 0 ( ) ( ) c i ch ch t i d i diss diss t i P t P t P t P t ??? ? ? ??? ? ? ? (16)式中，Pi,ch(t)為儲(chǔ)能 i 在 t 時(shí)刻的充電功率;Pi,diss(t) 為儲(chǔ)能 i 在 t 時(shí)刻的放電功率。

　　5)儲(chǔ)能 SOC 上下限約束 i t i t i t ,min, , ,max, S SOC S ? ? (17)式中，Si,min,t 為儲(chǔ)能 i 在 t 時(shí)刻的 SOC 下限;Si,max,t 為儲(chǔ)能 i 在 t 時(shí)刻的 SOC 上限。

　　6)電網(wǎng)功率約束 min max min max ( ) ( ) grid ch grid grid diss grid P P t P P P t P ? ? ? ??? ? ? ? (18)式中， max grid P 、 min grid P 分別為當(dāng)前區(qū)域電網(wǎng)允許的傳輸功率上、下限。

　　3.4 多目標(biāo)處理

　　文中所提模型為多目標(biāo)優(yōu)化問題，為便于模型求解，首先利用 min-max 標(biāo)準(zhǔn)化方法消除目標(biāo)函數(shù)間量綱及數(shù)量級的差異，對各目標(biāo)函數(shù)歸一化處理如下： 1)極小化目標(biāo)函數(shù)歸一化處理 ' min max min i i i i i F F F F F ??? (19) 2)極大化目標(biāo)函數(shù)歸一化處理 ' max max min i i i i i F F F F F ??? (20)式中，F(xiàn)i、F ’ i 分別為歸一化前后目標(biāo)函數(shù)值;Fimax、 Fimin 分別為目標(biāo)函數(shù)最大、最小值。利用權(quán)系數(shù)法將多目標(biāo)轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化： 2 ' 1 min i i i F F ???? (21)式中，ωi 為權(quán)重系數(shù)，且 Σωi=1。權(quán)重系數(shù)可按照實(shí)際調(diào)控需求調(diào)節(jié)，本文以 ωi 分別為 0.5，0.5 進(jìn)行求解。

　　4 算例分析

　　4.1 算例數(shù)據(jù)

　　為驗(yàn)證模型有效性，采用某地區(qū)典型日負(fù)荷曲線[22]作為原始負(fù)荷數(shù)據(jù)，負(fù)荷曲線如圖 5 所示，分時(shí)電價(jià)見表 2。假設(shè)該地區(qū)共有 200 個(gè) 5G 基站參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度，且分散于工作區(qū)、住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)、寄宿制大學(xué)中學(xué)區(qū)和工作住宅混合區(qū) 5 種不同功能區(qū)域，每種功能區(qū)域的 5G 基站數(shù)量占比分別為 38%、 17%、14%、8%和 23%。由于目前 5G 基站的建設(shè)覆蓋范圍和用戶使用情況還未達(dá)到穩(wěn)定水平，故初步利用文獻(xiàn)[23]中的 4G 基站通信負(fù)載變化趨勢來模擬算例中涉及的 5G 基站通信負(fù)載變化，即各功能區(qū)域典型 5G 基站通信負(fù)載變化趨勢如圖 6 所示。

　　根據(jù)當(dāng)前 5G 基站后備電源配置情況，本文研究的單個(gè) 5G 基站均配置一組 48 V/400 A•h 的儲(chǔ)能電池，各基站儲(chǔ)能在調(diào)度時(shí)段初始的 SOC 值為 0.3，且每小時(shí)最大充放電功率為 0.3 倍額定容量，具體儲(chǔ)能設(shè)備參數(shù)見表 3。

　　4.2 結(jié)果分析

　　4.2.1 儲(chǔ)能充放電策略結(jié)果

　　根據(jù)各區(qū)域基站通信負(fù)載變化趨勢，本文不考慮對基站負(fù)載狀態(tài)指標(biāo)大于 0.8 的繁重基站進(jìn)行儲(chǔ)能調(diào)控，即基站負(fù)載狀態(tài)指標(biāo)閾值 n 取 0.8[21]，且 2.2 節(jié)所述關(guān)聯(lián)系數(shù) k 取 0.5，利用 matlab 平臺(tái)調(diào)用 cplex 求解器進(jìn)行優(yōu)化求解，得到最終基站儲(chǔ)能充放電策略。圖 7 展示了在一個(gè)調(diào)度周期內(nèi) 5G 基站儲(chǔ)能受基站云儲(chǔ)能調(diào)控平臺(tái)調(diào)控的充放電策略結(jié)果及原始負(fù)荷曲線和疊加儲(chǔ)能出力后的實(shí)際負(fù)荷曲線，其中正值為儲(chǔ)能充電功率，負(fù)值為放電功率。

　　由圖 7 可知，基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度可以平抑峰谷差，達(dá)到削峰填谷的效果，且不會(huì)因儲(chǔ)能的出力而引起新的負(fù)荷尖峰或負(fù)荷低谷。具體削峰填谷效果見表 4。

　　4.2.2 各區(qū)域儲(chǔ)能充放電結(jié)果

　　五種功能區(qū)域典型 5G 基站充放電策略結(jié)果如由圖 8 可知，0~8 時(shí)各區(qū)域基站儲(chǔ)能處于充電階段緩慢積累電量，達(dá)到填谷效果。在放電階段，基站通信負(fù)載高峰時(shí)段儲(chǔ)能處于待機(jī)狀態(tài)不與電網(wǎng)進(jìn)行協(xié)調(diào)互動(dòng)，進(jìn)而保證儲(chǔ)能留有一定余量進(jìn)行備電;基站通信負(fù)載正常及低谷時(shí)段基站儲(chǔ)能放電，達(dá)到削峰效果。位于大學(xué)及寄宿制中學(xué)區(qū)和住宅區(qū)的基站儲(chǔ)能放電主要集中于 10~13 時(shí)，位于商業(yè)區(qū)和工作區(qū)的基站儲(chǔ)能放電主要集中于 17~22 時(shí)，放電時(shí)段對應(yīng)各區(qū)域基站通信負(fù)載較低時(shí)段。由于不同區(qū)域基站通信負(fù)載變化存在一定互補(bǔ)性，使得各區(qū)域儲(chǔ)能的充放電動(dòng)作相互配合，因此集中后的基站儲(chǔ)能可調(diào)度潛力不會(huì)在某個(gè)時(shí)段過低或過高。

　　4.2.3 儲(chǔ)能充放電策略對比分析

　　本文提出的計(jì)及基站通信負(fù)載狀態(tài)的工作住宅混合區(qū)典型儲(chǔ)能充放電策略及不計(jì)及通信負(fù)載狀態(tài)的儲(chǔ)能充放電策略如圖 9 所示。

　　由圖 9 可知，本文提出策略在基站通信負(fù)載高峰時(shí)段(如 19~20 時(shí))處于待機(jī)狀態(tài)，保留了一定儲(chǔ)能容量進(jìn)行備電;不計(jì)及通信負(fù)載狀態(tài)的充放電策略在 19~20 時(shí)儲(chǔ)能已放電至容量較低水平，而基站通信負(fù)載卻處于高峰狀態(tài)，若此時(shí)市電突然停供，儲(chǔ)能將沒有足夠的剩余容量向基站進(jìn)行緊急供電，從而影響基站的通信服務(wù)質(zhì)量。

　　4.2.4 基站儲(chǔ)能參與協(xié)同調(diào)度收益分析

　　一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度的收益如圖 10 所示。

　　由圖 10 可知，本文提出的儲(chǔ)能充放電策略在一個(gè) 調(diào) 度 周 期 內(nèi) 可 獲 得 的 儲(chǔ) 能 低 儲(chǔ) 高 放 收 益 為 1 287.21 元，與不計(jì)及通信負(fù)載狀態(tài)的儲(chǔ)能調(diào)控策略相比收益相對低一些，但是其基站的備電可靠程度得到提高。

　　5 結(jié)論

　　本文以盤活通信基站閑置儲(chǔ)能資源為初衷，提出考慮基站通信負(fù)載差異性與互補(bǔ)性的基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同調(diào)控策略，該策略針對 5G 基站儲(chǔ)能的特殊性，計(jì)及通信負(fù)載實(shí)時(shí)變化對基站備電需求的影響，可減少基站儲(chǔ)能參與協(xié)同調(diào)度對其自身備電可靠程度的影響。通過算例分析驗(yàn)證了模型的有效性及合理性，并得到以下結(jié)論：

　　1)通過基站儲(chǔ)能云調(diào)控平臺(tái)將大量且分散的 5G 基站儲(chǔ)能聚合以參與電網(wǎng)協(xié)同互動(dòng)，可切實(shí)達(dá)到輔助電網(wǎng)平抑峰谷差、削峰填谷的效果，本文所提策略使區(qū)域峰谷差減少 34.67%。

　　2)將基站儲(chǔ)能可調(diào)控潛力與基站通信負(fù)載狀態(tài)相關(guān)聯(lián)進(jìn)而制定儲(chǔ)能調(diào)控策略，可避免通信負(fù)載高峰時(shí)儲(chǔ)能剩余備電容量過低的情況出現(xiàn)，并可利用不同區(qū)域通信負(fù)載變化的互補(bǔ)性，使集中后的基站儲(chǔ)能可調(diào)度潛力不會(huì)在某個(gè)時(shí)段過低或過高。

　　3)基站儲(chǔ)能參與電網(wǎng)協(xié)同互動(dòng)可在平抑電網(wǎng)峰谷差的同時(shí)通過儲(chǔ)能的低儲(chǔ)高放獲得收益，本文所提策略在一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)可獲得的儲(chǔ)能低儲(chǔ)高放收益 1 287.21 元，在一定程度上減少了基站運(yùn)營成本，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)與通信運(yùn)營商的互利共贏。