基于預(yù)測(cè)技術(shù)的基站太陽(yáng)能高效利用

熊勇/XIONG Yong，劉明明/LIU Mingming，胡先紅/HU Xianhong

（中興通訊股份有限公司，中國(guó) 深圳 518057）

2018年，中國(guó)三大電信運(yùn)營(yíng)商的電費(fèi)支出高達(dá)500億元人民幣，占運(yùn)營(yíng)開(kāi)支的15%以上。2019年6月6日，工業(yè)和信息化部向運(yùn)營(yíng)商頒發(fā)5G牌照，這標(biāo)志著中國(guó)進(jìn)入5G商用元年。5G萬(wàn)物智聯(lián)會(huì)帶來(lái)海量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)引發(fā)的電力消耗必將成倍增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到2025年，通信行業(yè)將消耗全球20%的電力。

5G通信網(wǎng)絡(luò)的功耗是4G網(wǎng)絡(luò)的2～3倍。在5G時(shí)代，巨額電費(fèi)支出可能會(huì)吞噬掉運(yùn)營(yíng)商的所有利潤(rùn)，甚至導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)商陷入嚴(yán)重虧損的困境。在通信網(wǎng)絡(luò)中，基站的耗電量是最大的——約80%的能耗來(lái)自廣泛分布的基站。如何降低通信基站的能耗，減少電費(fèi)開(kāi)支，保障5G網(wǎng)絡(luò)的順利部署和應(yīng)用，是所有的電信運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備供應(yīng)商都在全力攻克的重大技術(shù)難關(guān)。一方面，運(yùn)營(yíng)商要求各大設(shè)備商盡量降低主設(shè)備的功耗，實(shí)現(xiàn)“節(jié)流”，如中國(guó)移動(dòng)通過(guò)精準(zhǔn)建網(wǎng)降低5G能耗；另一方面，運(yùn)營(yíng)商也在努力尋找“開(kāi)源”途徑，比如在日照和風(fēng)力等自然資源充足的地區(qū)優(yōu)先利用太陽(yáng)能和風(fēng)能，以減少市電的使用，降低電費(fèi)開(kāi)支。

目前，在亞洲、非洲、南美等地區(qū)，大量通信基站都已經(jīng)配置太陽(yáng)能板和光伏充電模塊，但太陽(yáng)能資源的實(shí)際利用并不理想。由于太陽(yáng)能有較大的隨機(jī)性和不確定性，不像常規(guī)能源一樣穩(wěn)定、可調(diào)可控，而基站供電系統(tǒng)又有很高的穩(wěn)定性、安全性和可靠性要求，因此太陽(yáng)能的利用比較被動(dòng)和低效。對(duì)此，目前行業(yè)內(nèi)的做法普遍是在日照充足時(shí)，讓太陽(yáng)能給設(shè)備供電，然后用多余能量給電池充電；但實(shí)際上會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)電池充滿后太陽(yáng)能白白浪費(fèi)的情況，這就是普遍存在的棄光現(xiàn)象。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，通過(guò)實(shí)時(shí)采集光照強(qiáng)度、溫度和負(fù)載功率，結(jié)合天氣預(yù)報(bào)、歷史同期數(shù)據(jù)等，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暴力計(jì)算，實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能產(chǎn)能和負(fù)載用能的預(yù)測(cè)，并以高循環(huán)性能鋰電池作為儲(chǔ)能調(diào)用，實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能的主動(dòng)、高效和最大利用，以減少太陽(yáng)能浪費(fèi)及市電消耗，達(dá)到保護(hù)環(huán)境的目的。同時(shí)，這種方法能夠幫助運(yùn)營(yíng)商降低電費(fèi)開(kāi)支，助力5G網(wǎng)絡(luò)的快速部署和應(yīng)用。

1 總體設(shè)計(jì)思路

1.1 系統(tǒng)組成

本技術(shù)方案是基于當(dāng)前普通通信電源系統(tǒng)的智能化升級(jí)改造而提出的。如圖1所示，系統(tǒng)包括光伏模塊、整流模塊、設(shè)備負(fù)載、機(jī)動(dòng)負(fù)載、鋰電池和控制管理系統(tǒng)6個(gè)部分。其中，光伏模塊實(shí)現(xiàn)從太陽(yáng)能電池方陣60～150 V直流電壓（VDC）到-48 VDC的轉(zhuǎn)換；整流模塊則實(shí)現(xiàn)從交流市電到-48 VDC的轉(zhuǎn)換；設(shè)備負(fù)載包括基站內(nèi)的傳輸基帶單元（BBU）、射頻（RF）、功放（PA）等；機(jī)動(dòng)負(fù)載包括機(jī)房空調(diào)、新風(fēng)系統(tǒng)等輔助用電設(shè)備；鋰電池為高循環(huán)性能鋰電池，作為太陽(yáng)能供給和設(shè)備負(fù)載需求間的緩沖和平衡；控制管理系統(tǒng)為系統(tǒng)的核心，包括太陽(yáng)能預(yù)測(cè)和控制、設(shè)備負(fù)載預(yù)測(cè)、機(jī)動(dòng)負(fù)載控制、市電階梯利用和鋰電池充放電管理5個(gè)算法模塊，分別負(fù)責(zé)前5個(gè)部分的控制和管理。

圖1 整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖

1.2 控制管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)思想

除了控制管理系統(tǒng)外，其他組成部分和常規(guī)通信電源系統(tǒng)并無(wú)差異。因此，本文重點(diǎn)考慮控制管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)方法包括以下幾種：

（1）控制管理系統(tǒng)中的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)和控制算法。一方面調(diào)節(jié)光伏模塊的輸出電壓和電流，以保障電池的穩(wěn)定供電，另一方面通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）預(yù)測(cè)次日太陽(yáng)能的輸出功率。

（2）設(shè)備負(fù)載預(yù)測(cè)算法。通過(guò)NN預(yù)測(cè)次日設(shè)備負(fù)載的消耗功率。業(yè)界基于長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)算法是一個(gè)很好的參考。

（3）鋰電池充放電管理算法。除了完成正常的電池充放電控制外，更實(shí)現(xiàn)了供需雙方的緩沖和平衡：日照充足時(shí)（盈余時(shí)段），太陽(yáng)能給設(shè)備供電，多余能量給鋰電池充電；夜晚或陰天時(shí)（欠缺時(shí)段），系統(tǒng)優(yōu)先調(diào)用電池儲(chǔ)存的電能，即進(jìn)行電池放電。按照預(yù)先設(shè)定的計(jì)劃，電池放電優(yōu)先在市電電價(jià)高區(qū)時(shí)段進(jìn)行；同時(shí)，放電量也預(yù)先做好計(jì)劃，由電池允許的放電深度和下次電池可充入的太陽(yáng)能聯(lián)合確定。

（4）市電階梯利用算法對(duì)市電電價(jià)時(shí)區(qū)階梯排序。其中，高電價(jià)區(qū)由電池放電供電，低電價(jià)區(qū)由市電和整流模塊供電。

（5）機(jī)動(dòng)負(fù)載控制算法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能的高效利用：在日照充足時(shí)，太陽(yáng)能除了給設(shè)備供電、電池充電外，還可以在能量富足時(shí)使系統(tǒng)啟動(dòng)空調(diào)、熱交換器等機(jī)動(dòng)負(fù)載設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)一定程度的蓄冷，減少太陽(yáng)能的浪費(fèi)。

2 具體實(shí)現(xiàn)步驟

（1）數(shù)據(jù)采集。采集或獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中的每日太陽(yáng)能電池方陣光照強(qiáng)度、室外氣溫、光伏發(fā)電功率、設(shè)備負(fù)載消耗功率等數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)采集周期為5～10 min時(shí)，每天就有144～288組數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)處理。為建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的樣本數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理操作包括解析、清洗、規(guī)約等。數(shù)據(jù)解析包括輸入特征數(shù)據(jù)的格式解析和轉(zhuǎn)換，以保證數(shù)據(jù)能夠被系統(tǒng)有效識(shí)別。數(shù)據(jù)清洗主要是去除數(shù)據(jù)集中的噪聲數(shù)據(jù)，防止對(duì)系統(tǒng)和算法的干擾，保證業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)的有效性。數(shù)據(jù)規(guī)約是在特定條件下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效精簡(jiǎn)，以降低系統(tǒng)負(fù)荷。然后系統(tǒng)再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，比如按照=（-）/（-）公式進(jìn)行歸一化處理，使得所有數(shù)據(jù)處于（0，1）之間。其中，為歸一化處理后的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)樣本的原始值，為數(shù)據(jù)樣本的上限值，為數(shù)據(jù)樣本的下限值。

（3）設(shè)立訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。按照常規(guī)6∶2∶2的樣本比例進(jìn)行設(shè)立。

（4）構(gòu)建并訓(xùn)練太陽(yáng)能產(chǎn)能預(yù)測(cè)模型。以歷史同期光伏發(fā)電功率、每日光照強(qiáng)度和氣溫為輸入?yún)?shù)，同時(shí)以每日光伏實(shí)際發(fā)電功率為輸出參數(shù)，構(gòu)建并訓(xùn)練如圖2所示的第1 NN模型。

圖2 太陽(yáng)能產(chǎn)能預(yù)測(cè)模型

（5）構(gòu)建并訓(xùn)練設(shè)備負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。以歷史正常同期負(fù)荷功率、影響因素（如節(jié)假日、潮汐、區(qū)域事件等）為輸入?yún)?shù)，同時(shí)以每日設(shè)備實(shí)際負(fù)荷功率為輸出參數(shù)，構(gòu)建并訓(xùn)練如圖3所示的第2 NN模型。

圖3 設(shè)備負(fù)荷預(yù)測(cè)模型

（a）歷史正常同期負(fù)荷功率的取值為大數(shù)據(jù)中歷史同期正常均值。

（b）節(jié)假日影響因子為（0，1）間的特征參數(shù)值，并根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)約定。例如，對(duì)于某居民小區(qū)來(lái)說(shuō)，正常工作日為0，雙休日為0.1，春節(jié)長(zhǎng)假為0.25。

（c）潮汐影響因子為（0，1）間的特征參數(shù)值，并根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)約定。例如，對(duì)于某工業(yè)園來(lái)說(shuō)，工作時(shí)間段為0.7，加班時(shí)間段為0.5，深夜段為0.3等。

（d）區(qū)域事件影響因子為（0，1）間的特征參數(shù)值，并根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)約定。例如在某一區(qū)域，正常為0，有商業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)為0.1，集會(huì)為0.2，演唱會(huì)為0.3。

（6）部署模型。兩個(gè)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和優(yōu)化后，可根據(jù)實(shí)際環(huán)境進(jìn)行部署：既可以部署于統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)（UME）上，以充分利用云端強(qiáng)大的算力資源，并支持實(shí)時(shí)或在線的訓(xùn)練，也可以通過(guò)增加計(jì)算棒等方式，通過(guò)uSmartInsight等人工智能平臺(tái)把模型壓縮、剪枝和優(yōu)化后部署在邊緣側(cè)，如現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控單元（FSU）上。

（7）控制管理系統(tǒng)運(yùn)行各模型和算法，在運(yùn)行兩個(gè)NN模型預(yù)測(cè)次日發(fā)電量和負(fù)荷量后，制定太陽(yáng)能富余區(qū)利用計(jì)劃、太陽(yáng)能欠缺區(qū)的電池放電計(jì)劃，并按照計(jì)劃進(jìn)行電池充放電、市電供電和機(jī)動(dòng)用電等控制動(dòng)作。下面，我們就針對(duì)這個(gè)步驟展開(kāi)說(shuō)明。

3 充放電計(jì)劃的制定與實(shí)施

3.1 單峰基礎(chǔ)場(chǎng)景

為簡(jiǎn)化分析，我們首先考慮一個(gè)基礎(chǔ)場(chǎng)景，并假設(shè)某日全天24 h天氣晴朗，太陽(yáng)能發(fā)電量穩(wěn)定，全天可以看成一個(gè)正態(tài)分布曲線（兩端低點(diǎn)為早晚時(shí)刻，中間高點(diǎn)為午時(shí)），某辦公場(chǎng)景的負(fù)載用電量同樣也符合正態(tài)分布（休息時(shí)段為業(yè)務(wù)低谷，工作時(shí)段為業(yè)務(wù)高峰）。圖4展示了一個(gè)發(fā)電量和用電量穩(wěn)定的基本模型，即典型站點(diǎn)光伏發(fā)電功率和負(fù)載用電功率的單峰模型。

圖4 太陽(yáng)能發(fā)電和負(fù)載用電的基本模型（單峰模型）

據(jù)此，我們對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行分析和推導(dǎo)，找到最大化利用太陽(yáng)能的充放電計(jì)劃和算法。圖5為太陽(yáng)能富余區(qū)最大化利用策略圖。圖6為太陽(yáng)能一個(gè)完整的放電和充電周期策略圖。

圖5 單峰模型下太陽(yáng)能富余區(qū)最大化利用策略

圖6 單峰模型下的太陽(yáng)能完整電池放電和充電周期策略

我們可以參照如下步驟進(jìn)行實(shí)施：

（1）參照?qǐng)D4，該模型起始時(shí)刻為t，終止時(shí)刻為t，光伏發(fā)電功率為，負(fù)載用電功率為。發(fā)電功率曲線和用電功率曲線在和兩個(gè)時(shí)刻點(diǎn)相交。t～和～t兩個(gè)區(qū)間，＞，太陽(yáng)能供給不足（夜晚或陰天），稱為谷區(qū)；而～區(qū)間，＜，太陽(yáng)能供給盈余（日照充足），稱為峰區(qū)。

（3）運(yùn)行第1 NN、第2 NN模型，推理輸出次日光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)值、次日負(fù)載用電功率預(yù)測(cè)值。其中，第1 NN模型中的每日光照強(qiáng)度值為天氣預(yù)報(bào)值和歷史同期相近天氣狀況下采集量的加權(quán)值。比如，天氣預(yù)報(bào)顯示次日某時(shí)刻光照強(qiáng)度為5.2萬(wàn)lx，而在大數(shù)據(jù)中歷史相近時(shí)刻和天氣狀況下的實(shí)際光照采集量為4.5萬(wàn)lx，則最終該輸入?yún)?shù)為×0.9+×0.1=5.13萬(wàn)lx。和預(yù)測(cè)值每日共有144個(gè)（預(yù)測(cè)周期為10 min）。

（4）參照?qǐng)D4，在笛卡爾坐標(biāo)中繪制、全天內(nèi)變化曲線，起始時(shí)間t為00∶00，終止時(shí)刻t為24∶00。顯然，谷區(qū)1和谷區(qū)2的欠缺電量SL和SL需要市電或電池來(lái)補(bǔ)充，而峰區(qū)的盈余電量SH可待最大化利用。

（5）參照?qǐng)D5，規(guī)劃峰區(qū)中盈余電量SH的利用計(jì)劃。定義3個(gè)電量：電池存貯電量、機(jī)動(dòng)設(shè)備靈活用電量、舍棄電量，它們的和等于SH。顯然，≤SH。

（6）參照?qǐng)D6，規(guī)劃谷區(qū)中欠缺電量的補(bǔ)足計(jì)劃。由于當(dāng)日t和次日t時(shí)刻重疊，因此我們對(duì)當(dāng)日～次日連續(xù)時(shí)間統(tǒng)一部署補(bǔ)足計(jì)劃。該時(shí)間內(nèi)總欠缺電量SL=欠缺電量SL（當(dāng)日）+欠缺電量SL（次日），而電池總放電量為S。顯然，≤SL。由于電池實(shí)現(xiàn)了滿充電，同時(shí)考慮充電效率，因此有：=×

（7）規(guī)劃峰區(qū)中盈余電量的利用計(jì)劃，如圖5所示。

（a）分析電池存貯電量影響因素。這里為給電池充電儲(chǔ)入的化學(xué)能量。最大化儲(chǔ)能取決于如下因素：電池額定容量Crated、電池放電深度（DOD）和電池充電效率。對(duì)配置電池進(jìn)行擴(kuò)容可以提高Crated；為DOD設(shè)置一個(gè)相對(duì)安全的最大值Kd，可保障電池循環(huán)壽命；使用更快的充電技術(shù)（比如提高電池充電電流或電壓）盡可能早充入電量，可提高充電效率。

（b）計(jì)算峰區(qū)存貯電量、電池充電時(shí)刻起始SOC（）（SOC指荷電狀態(tài)），以及電池前一谷區(qū)的放電量。

·計(jì)算電池最大存儲(chǔ)電量。設(shè)定電池SOC（）最小值SOC=1-Kd，則光伏發(fā)電的盈余電量可在最大程度上被用來(lái)給電池充電；

·由于充電結(jié)束后電池處于滿容量狀態(tài)，即SOC（）=1.0，因此可以得到如下方程組：

其中，≤SH，≤SL，=×。求解上述方程組，可得SOC（）=max（1.0-Kd，1.0-SH×Crated/Vrated，1.0-SL×Crated/Vrated/）。

這里Vrated是指電池的額定電壓。顯然，在求解SOC（）值后，實(shí)際峰區(qū)電池存貯電量、谷區(qū)電池放電量也都可以被解出：

通過(guò)規(guī)劃峰區(qū)的充電計(jì)劃進(jìn)而規(guī)劃上一個(gè)谷區(qū)的放電計(jì)劃，可保證電池的最大充電，以實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換電量的充分利用。

（c）遍歷機(jī)動(dòng)設(shè)備，靈活利用電量。盈余電量SH除了提供電池存貯外，還可用于機(jī)動(dòng)負(fù)載消費(fèi)，包括機(jī)房或機(jī)柜的制冷設(shè)備，比如空調(diào)、熱交換器、新風(fēng)系統(tǒng)等。在滿足功耗要求的情況下，優(yōu)先啟動(dòng)這些制冷設(shè)備，可降低室內(nèi)溫度，減少額外制冷耗能。此外，系統(tǒng)也可以啟動(dòng)某些休眠的傳感器或設(shè)備，以減少其他時(shí)段的運(yùn)行耗能。

·遍歷機(jī)房或機(jī)柜中所有機(jī)動(dòng)性用電設(shè)施，如空調(diào)、熱交換器、新風(fēng)系統(tǒng)等，以及其他輔助設(shè)備。

·計(jì)算～時(shí)間區(qū)間內(nèi)多余功率Δ=光伏發(fā)電功率-設(shè)備負(fù)載的負(fù)荷功率-電池的充電功率。

·在如圖5所示的t～t時(shí)間內(nèi)，若Δ超過(guò)某用電設(shè)備功耗，則系統(tǒng)啟動(dòng)該設(shè)備（比如熱管設(shè)備）。此時(shí)，電池充電儲(chǔ)能和機(jī)動(dòng)設(shè)施用電可同時(shí)進(jìn)行。

·當(dāng)功率差Δ無(wú)法滿足該用電設(shè)備的功耗時(shí)，如圖5的t時(shí)刻，此時(shí)系統(tǒng)會(huì)停止該設(shè)備的運(yùn)行。如果繼續(xù)運(yùn)行，設(shè)備將消耗市電或電池的能量。

（8）規(guī)劃谷區(qū)時(shí)段欠缺電量補(bǔ)足（電池放電）計(jì)劃，如圖6所示。

（a）根據(jù)當(dāng)?shù)仉妰r(jià)定義該時(shí)間內(nèi)電價(jià)的個(gè)階梯區(qū)間，分別為、、……直到T區(qū)。電價(jià)最高區(qū)為，次高區(qū)為、，依此類推。各時(shí)區(qū)內(nèi)欠缺電量分別為ST、ST、ST……，直到ST。

（b）按照從高到低的電價(jià)區(qū)間順序，把分配到各個(gè)時(shí)區(qū)，=-1+-2+-3+…+-。其中-1為時(shí)區(qū)內(nèi)分配到的放電量，-2為時(shí)區(qū)內(nèi)分配到的放電量，依次類推，直到分配完為止。

（c）顯然，電價(jià)從高到低排序的時(shí)區(qū)為、、……T，并不一定是時(shí)間的先后次序。我們最終要按照時(shí)間順序來(lái)執(zhí)行各時(shí)區(qū)內(nèi)的電池放電計(jì)劃。圖6示例中有5個(gè)階梯時(shí)區(qū)，時(shí)間先后次序分別是、、、、區(qū)。實(shí)際電池放電的執(zhí)行過(guò)程具體如下。

·時(shí)區(qū)：按照分配計(jì)劃，在的起始時(shí)刻電池開(kāi)始放電，當(dāng)放出的電量達(dá)到預(yù)定值-2后停止放電。本例中-2＜ST，表明前半時(shí)段電池放電補(bǔ)足，后半時(shí)段需要市電補(bǔ)足。

·、、時(shí)區(qū)：沒(méi)有電池放電計(jì)劃，全部時(shí)段由市電補(bǔ)足。

·時(shí)區(qū)：按照分配計(jì)劃，在的起始時(shí)刻電池開(kāi)始放電，在放出電量達(dá)到預(yù)定值-1后，停止放電。本例中-1=ST，整個(gè)時(shí)段都放電。

3.2 多峰復(fù)雜場(chǎng)景

由于受到天氣變化、負(fù)載波動(dòng)等影響，實(shí)際場(chǎng)景會(huì)更為復(fù)雜。光伏發(fā)電功率曲線和負(fù)載用電功率曲線會(huì)存在多個(gè)相交點(diǎn)，會(huì)出現(xiàn)多個(gè)谷區(qū)、多個(gè)峰區(qū)的情況。圖7展示了一個(gè)有6個(gè)相交點(diǎn)、3個(gè)峰區(qū)、4個(gè)谷區(qū)的多峰模型。圖8為相應(yīng)的充放電策略示意圖。

圖7 太陽(yáng)能發(fā)電和負(fù)載用電的復(fù)雜模型（多峰模型）

對(duì)于多峰模型，我們可以將其抽象成一個(gè)單峰模型。單峰區(qū)時(shí)段為從第一個(gè)相交點(diǎn)時(shí)刻到最后一個(gè)相交點(diǎn)時(shí)刻的區(qū)間，即圖8中的～時(shí)區(qū)（只不過(guò)在峰區(qū)有波動(dòng)而已）。因此，多峰模型下的所有步驟和算法均得以簡(jiǎn)化（與單峰模型相似，并可直接借用）。唯一的區(qū)別在于多峰模型需要尋找各個(gè)相交時(shí)刻點(diǎn)最合適的電池荷電狀態(tài)SOC，以保障整個(gè)波動(dòng)區(qū)中電池存貯的電能達(dá)到最大值，即太陽(yáng)能得到最大化利用。

圖8 多峰模型下的電池充放電策略

（1）定義電池充電效率為，電池允許的最大DOD和可放出的最大電池容量Sdmax為Kd，則可充入的最大電池容量Scmax=Kd/，而電池SOC最小值SOC=1-Kd。

（2）對(duì)和的所有相交點(diǎn)（圖8中為～）進(jìn)行分析：

（a）確定各峰谷區(qū)充入/放出的電池容量范圍。峰區(qū)1、2、3的盈余電量分別為SH、SH和SH，因此，電池可充入容量分別是TC=Min（Scmax，SH/Crated/Vrated，Δ）、TC=Min（Scmax，SH/Crated/Vrated，Δ）、TC=Min （Scmax，SH/Crated/Vrated，Δ）。其中，Δ、Δ、Δ分別是各峰區(qū)時(shí)段電池電流積分計(jì)算的最大容量增量。谷區(qū)1、2的欠缺電量分別為SL和SL，電池放出電量分別為SD=Min（Sdmax，SL/Crated/Vrated）、SD=Min（Sdmax，SL/Crated/Vrated）。

（b）定義各峰谷區(qū)充入/放出的電池電量，即圖8中的陰影部分中的電池充入電量SC（取值為1、2、3）和放出電量 SD（取值 1、2）。顯然，SC≤TC＜1.0，SD≤TD＜1.0。而太陽(yáng)能的總利用量為：

（c）根據(jù)各區(qū)間電量的變化，列出～各時(shí)刻點(diǎn)電池容量方程組：

以及約束條件組：

通過(guò)對(duì)上述方程組求解，我們可得到SOC（、SOC（）、SOC（）、SOC（）、SOC（）、SOC（）的值，進(jìn)而獲得各峰谷區(qū)的電池充放電策略。

（d）根據(jù)上述方程組和約束條件組，聯(lián)合求解所有時(shí)刻點(diǎn)的SOC（t），取值為1～6。在眾多SOC（t）求解中，太陽(yáng)能總利用SC最大的那一組求解值可作為最優(yōu)解。

·采用離散值求解法，具體思路如下：設(shè)定SOC精度為0.01，所有SOC取值范圍構(gòu)成一個(gè)有限離散值集合。假設(shè)SOC為 0.20，那么 SOC （t） 取值范圍為{0.20，0.21，0.22，…，0.98，0.99，1.00}，共81個(gè)離散值。結(jié)合方程組和約束條件，使用遍歷、折半等算法，我們就很容易找到所有SOC（t）有效值中SC最大的那一組值。

·依次以各充電結(jié)束時(shí)刻點(diǎn)（圖中、、時(shí)刻）電池滿容量為前提條件，遍歷求解：

如SOC（）=1.0，遍歷求解所有SOC（t）值，計(jì)算對(duì)應(yīng)SC；取出SC最大的一組解。

如SOC（）=1.0，遍歷求解所有SOC（t）值，計(jì)算對(duì)應(yīng)SC；取出SC最大的一組解。

如SOC（）=1.0，遍歷求解所有SOC（t）值，計(jì)算對(duì)應(yīng)SC；取出SC最大的一組解。

·比較、、3組解中的SC值，其中最大值的那組解SOC（t）可作為最優(yōu)解。

（e）根據(jù)最優(yōu)解SOC（t），完成～時(shí)間內(nèi)的電池充放電計(jì)劃。這里我們以圖8作為示例來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。

· 按照上一步驟得到SOC （）、SOC（）、SOC（）等值；

·在峰區(qū)1起始時(shí)刻，對(duì)電池進(jìn)行充電，當(dāng)容量到達(dá)SOC（）值后停止；

·在谷區(qū)1起始時(shí)刻，對(duì)電池進(jìn)行放電，當(dāng)容量到達(dá)SOC（）值后停止；

·在峰區(qū)2起始時(shí)刻，對(duì)電池進(jìn)行充電，當(dāng)容量到達(dá)SOC（）值后停止；

·在谷區(qū)2起始時(shí)刻，對(duì)電池進(jìn)行放電，當(dāng)容量到達(dá)SOC（）值后停止；

·在峰區(qū)3起始時(shí)刻，對(duì)電池進(jìn)行充電，當(dāng)容量到達(dá)SOC（）值后停止；

另外，可參考單峰模型中的峰區(qū)盈余電量利用計(jì)劃算法，即在3個(gè)峰區(qū)內(nèi)啟動(dòng)制冷設(shè)備等機(jī)動(dòng)用電設(shè)施，以盡量利用多余的太陽(yáng)能。

4 結(jié)束語(yǔ)

先通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)次日太陽(yáng)能發(fā)電功率和基站設(shè)備負(fù)載功率，規(guī)劃好下一個(gè)太陽(yáng)能供給盈余時(shí)區(qū)的能量利用策略（包括電池充電和機(jī)動(dòng)負(fù)載用電），再制定前一個(gè)太陽(yáng)能供給不足時(shí)區(qū)內(nèi)的供電策略（調(diào)用電池儲(chǔ)存電能），既保障了電池充放電的平衡和太陽(yáng)能的最大化利用，也保障了電池儲(chǔ)能的調(diào)用時(shí)機(jī)處于市電高電價(jià)區(qū)間。最終，對(duì)太陽(yáng)能的高效利用以及精確控制的電池充放電策略，實(shí)現(xiàn)了降低電費(fèi)開(kāi)支的目標(biāo)。在某運(yùn)營(yíng)商的實(shí)驗(yàn)站點(diǎn)進(jìn)行了初步驗(yàn)證，試點(diǎn)站月度利用的太陽(yáng)能發(fā)電量從1 036 kW·h提高到1 190 kW·h，太陽(yáng)能利用率提升約15%。由此可見(jiàn)，本文所提方法具備較好的工程應(yīng)用和參考價(jià)值。