考慮通信負(fù)載遷移及儲能動態(tài)備電的5G 基站光伏消納能力研究

麻秀范 劉子豪 王 穎 馮曉瑜

（華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院 北京 102206）

0 引言

隨著工信部發(fā)布《關(guān)于推動5G 加快發(fā)展的通知》，我國通信行業(yè)發(fā)展迅速，5G 技術(shù)越發(fā)成熟，5G 基站成指數(shù)型增長。2020 年底5G 基站的數(shù)量已超過60 萬個[1]。5G 基站的功耗是4G 基站的3～4倍，5G 基站大規(guī)模部署隨之而來的是5G 基站高功耗、高成本問題日益明顯，如何降低5G 基站的用電成本已成為亟須解決的問題。

降低5G 基站的運營成本可以從5G 軟件節(jié)能技術(shù)和引入配套設(shè)備兩個方面出發(fā)。在5G 軟件節(jié)能技術(shù)方面國內(nèi)外研究大多采用深度休眠[2]，通過多個基站之間的協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)基站之間的通信負(fù)載遷移，降低5G 網(wǎng)絡(luò)的整體功耗。在引入配套設(shè)備方面，國家提出“整縣光伏”政策[3]，通信運營商可以為5G 基站搭配“光伏+儲能”配套設(shè)備以降低基站運營成本。然而光伏出力具有間歇性、波動性特點，屋頂分布式光伏消納比較困難，存在嚴(yán)重的棄光現(xiàn)象。因此，如何利用5G 基站的節(jié)能技術(shù)和配套設(shè)備來促進光伏消納和降低運營成本已成為研究重點。

目前，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對如何利用基站節(jié)能技術(shù)參與電網(wǎng)互動已開展相關(guān)研究。文獻[4]利用各基站之間的電價差異引導(dǎo)基站之間進行通信負(fù)載遷移，降低5G 網(wǎng)絡(luò)的運營成本，但是并未考慮基站配套設(shè)備的價值潛力，忽略了基站與光儲的結(jié)合。文獻[5]將5G 基站及其儲能聚合為虛擬電廠參與日前-日內(nèi)經(jīng)濟調(diào)度。文獻[6]將基站、儲能和可再生能源聚合為虛擬電廠，并利用基站節(jié)能技術(shù)優(yōu)化供電需求，但是并未考慮可再生能源的差異性和基站之間通信負(fù)載遷移。文獻[7]將5G 基站納入主動配電網(wǎng)運行，以運營成本和碳排放量為目標(biāo)函數(shù)，建立了含5G 基站的主動配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型，但未考慮不同基站之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化。文獻[8]提出5G 基站光儲系統(tǒng)優(yōu)化配置方法，利用儲能在峰谷電價下套利，降低基站運營成本。文獻[9]考慮5G 基站通信設(shè)備與光儲之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化，建立了能量管理模型，提高基站的經(jīng)濟性。上述文獻利用了5G 基站的軟件節(jié)能技術(shù)與配套設(shè)備參與電網(wǎng)互動，從而解決了基站的高成本問題，但是忽略光伏的時空差異性，未探討如何利用基站間協(xié)同優(yōu)化提高光伏消納率。目前，關(guān)于屋頂分布式光伏消納和儲能調(diào)度的問題，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已經(jīng)開展大量研究。文獻[10]依據(jù)商業(yè)區(qū)、居民區(qū)、住宅區(qū)和工業(yè)區(qū)的差異性特點，建立了不同小區(qū)的屋頂分布式光伏出力時空預(yù)測模型。文獻[11]以光伏消納率和系統(tǒng)經(jīng)濟性為優(yōu)化目標(biāo)，建立分布式光伏與儲能聯(lián)合配置的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。文獻[12]以光伏消納為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建了包含用戶需求響應(yīng)、儲能和光伏的微電網(wǎng)系統(tǒng)，在提高微電網(wǎng)經(jīng)濟性的同時促進了光伏消納。文獻[13]考慮需求側(cè)響應(yīng)對光伏微電網(wǎng)儲能系統(tǒng)的影響，以光伏利用率和凈利潤最大為目標(biāo)，構(gòu)建微電網(wǎng)投資收益模型。上述文獻考慮了單個微電網(wǎng)中傳統(tǒng)電力用戶參與需求響應(yīng)，將用戶負(fù)荷在時間上進行轉(zhuǎn)移，從而促進微電網(wǎng)光伏消納，但并未考慮多個微電網(wǎng)之間的互動和用戶的需求響應(yīng)特性。

基于上述背景，本文首先以光伏消納率最大和基站運營成本最小為目標(biāo)函數(shù)，建立考慮基站負(fù)載遷移及儲能動態(tài)備電的5G 基站優(yōu)化調(diào)度模型，分析不同負(fù)荷區(qū)域的屋頂分布式光伏出力與基站負(fù)載時空差異性。其次，為解決屋頂光伏出力與基站通信負(fù)荷匹配的問題，提出基站通信負(fù)載遷移機制，實現(xiàn)基站信息-能量的負(fù)載遷移，促進光伏消納，并引入儲能動態(tài)備電，提高儲能削峰填谷能力，降低基站運營成本。最后，通過算例仿真設(shè)置四種場景及三種規(guī)劃區(qū)方案，驗證所提模型適用于覆蓋多個工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)且單個區(qū)域面積不大的5G 網(wǎng)絡(luò)。

1 考慮通信負(fù)載遷移的5G 基站光伏消納架構(gòu)

5G 基站的建設(shè)優(yōu)先選擇樓面站[14]，將5G 基站建設(shè)在屋頂，可以最大程度降低因遮蔽帶來的信號干擾問題。在“5G 基站+光伏+儲能”的集成示范推廣應(yīng)用的背景下[15]，可以為在屋頂搭建的5G 基站配備屋頂分布式光伏與儲能，促進新能源消納。

然而由于不同用地類型的建筑特點不同，5G 基站通信負(fù)載和屋頂分布式光伏出力在空間上具備差異性，存在低通信負(fù)載的基站無法有效消納出力多的屋頂分布式光伏等情況，因此本文研究工業(yè)區(qū)、行政區(qū)、商業(yè)區(qū)和住宅區(qū)的光伏出力和5G 基站負(fù)載的時空差異性，建立了屋頂分布式光伏出力模型，分析不同負(fù)荷區(qū)域光伏出力的時空差異性，將不同負(fù)荷區(qū)域的光伏出力結(jié)果代入基站通信負(fù)載遷移模型，引導(dǎo)5G 基站通信負(fù)載遷移策略的制定，促進不同負(fù)荷區(qū)域的5G 基站光伏消納。

本文設(shè)定5G 基站運營商統(tǒng)一制定基站間的通信負(fù)載遷移策略，實現(xiàn)不同負(fù)荷區(qū)的信息流遷移，即基站通信負(fù)載遷移，改變5G 基站的負(fù)荷大小，從而實現(xiàn)了能量流的轉(zhuǎn)移，能夠有效改善不同用地類型建筑光伏出力與基站負(fù)荷不匹配的現(xiàn)狀，促進光伏消納的同時降低5G 基站運營商的運營成本。本文的5G 基站運行結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 基于通信負(fù)載遷移的5G 基站運行結(jié)構(gòu)Fig.1 Operation structure of 5G BTS based on communication load migration

2 屋頂分布式光伏出力與基站負(fù)載時空差異分析

5G 基站的負(fù)荷量隨通信負(fù)載的時空分布變化，而不同負(fù)荷區(qū)域的屋頂光伏安裝面積不同，也導(dǎo)致光伏出力的時空差異性。因此本節(jié)通過研究工業(yè)區(qū)、行政區(qū)、商業(yè)區(qū)和住宅區(qū)的屋頂分布式光伏出力與基站負(fù)載時空差異性，尋找光伏出力與基站負(fù)荷之間的互補關(guān)系，為后文通信負(fù)載遷移策略的制定提供數(shù)據(jù)支持。

2.1 5G 基站負(fù)載時空差異分析

5G 基站的通信負(fù)載與其接入的移動用戶數(shù)量有關(guān)，而移動用戶會隨著時間的變化在空間上進行移動，即5G 基站的通信負(fù)載具備“潮汐效應(yīng)”。潮汐效應(yīng)指，在工作時間用戶大多聚集在行政區(qū)和工業(yè)區(qū)，致使基站通信負(fù)載很高；而商業(yè)區(qū)和居民區(qū)的移動用戶數(shù)量較少，基站的通信負(fù)載較低。反之，在下班時間，居民區(qū)和商業(yè)區(qū)的用戶數(shù)量較高，基站的通信負(fù)載也提高，辦公區(qū)的基站則處于閑置狀態(tài)，結(jié)合4G 基站的負(fù)載特性和不同區(qū)域類型的時空互補特性[16]，5G 基站流量的時空特性如圖2 所示。

圖2 不同區(qū)域5G 基站通信負(fù)載變化趨勢Fig.2 Change trend of 5G base station communication load in different regions

由圖2 可知，不同時間段和區(qū)域的5G 基站通信負(fù)載均不同，若以通信最大負(fù)載量為依據(jù)進行5G基站的部署，將產(chǎn)生巨大的建設(shè)成本。如何兼顧5G基站部署的經(jīng)濟性與通信負(fù)載的服務(wù)質(zhì)量成為研究重點。此外，5G 基站中與通信負(fù)載無關(guān)的固定功耗約占60%[17]，這意味著通過低通信負(fù)載來降低5G基站能效作用還不夠，需要考慮降低5G 基站的固定功耗。

這種分布不均勻的通信負(fù)載特性給5G 基站運行帶來了極大的挑戰(zhàn)。本文利用基站的通信負(fù)載遷移特性和休眠策略能夠有效地解決上述問題。通過將低負(fù)載的基站的通信負(fù)載遷移到鄰近基站并將其休眠，從而降低5G 網(wǎng)絡(luò)整體功耗，或?qū)⑻幱跐M載狀態(tài)的基站進行通信負(fù)載遷移來緩解通信需求的壓力，控制基站投資成本。

2.2 考慮時空差異性的屋頂分布式光伏模型

屋頂分布式光伏的安裝需要考慮不同負(fù)荷區(qū)域的建筑類型特征，可通過屋頂可利用系數(shù)變量描述該差異性，此外，屋頂?shù)拿娣e并不完全相同，造成了為5G 基站配備的各個屋頂光伏出力存在差異。本文依據(jù)不同負(fù)荷區(qū)域建筑的特點求出屋頂光伏可安裝面積，結(jié)合當(dāng)?shù)氐奶栞椛渲档玫轿蓓敼夥臅r空分布情況[18]。分布式光伏出力模型為

本文假設(shè)所有屋頂均為水平結(jié)構(gòu)，光伏面板為傾角安裝方式，屋頂光伏陣列面積Sm為

式中，[x]表示不大于x的整數(shù)；Sw,m為屋頂可以利用的光伏安裝面積；S0為單塊光伏面板的面積；Se為安裝方式為傾斜的光伏面板的占地面積。

式中，L為光伏面板間最小距離；l和w分別為光伏面板的長度和寬度；θ為光伏面板的最佳傾角；δ為該地區(qū)的緯度。

確定屋頂可以利用的光伏安裝面積，需要考慮不同建筑類型的可利用面積。本文將建筑類型劃分為工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅，每種建筑類型的特征歸納為屋頂分布式光伏可利用系數(shù)[19]，屋頂可以利用的光伏安裝面積為

式中，rm為第m組光伏所在建筑的容積率；Sb,m為該建筑類型中單位樓層的土地使用面積；Km為該建筑類型的平均樓層；μm為該建筑類型的屋頂光伏可利用率。

3 考慮通信負(fù)載遷移的5G 基站需求響應(yīng)模型

5G 基站由供電系統(tǒng)和通信系統(tǒng)兩部分組成，其中供電系統(tǒng)包括基站配置的儲能電池和配電網(wǎng)接入電源，通信系統(tǒng)包括了基站的AAU（有源天線處理單元）、BBU（基帶單元）和網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備。5G 基站的AAU 單元受接入通信負(fù)載的影響，其功耗與通信負(fù)載成正比例關(guān)系，且AAU 中與通信負(fù)載相關(guān)的可調(diào)控功耗占單個基站總功耗的40%[20]。因此5G 基站可以通過基站的通信負(fù)載遷移調(diào)控AAU 的功耗，從而具備參與需求響應(yīng)的能力。雖然5G 基站的固定功耗占比較高，但是在基站休眠機制下，低負(fù)載5G 基站將通信負(fù)載轉(zhuǎn)移到相鄰基站進入休眠狀態(tài)，能夠有效節(jié)約5G 基站的電費成本。

3.1 5G 基站功耗模型

5G 基站通信系統(tǒng)的功耗主要來自AAU 和BBU，可以將5G 宏基站分為工作狀態(tài)和休眠狀態(tài)。在工作狀態(tài)下，基站的設(shè)備功耗可以分為動態(tài)功耗和靜態(tài)功耗兩部分，而動態(tài)功耗與基站的通信負(fù)載成正比例關(guān)系。在休眠狀態(tài)下，基站功耗為休眠功耗?；镜墓哪Ｐ蜑?/p>

5G 基站的功耗模型為非線性模型，導(dǎo)致文中所建立模型為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題。為了提高求解效率，將5G 基站功耗模型用大M 法進行線性松弛，基站功耗模型等效為

式中，M為一個較大的正數(shù)。

3.2 基于移動用戶分配的5G 基站通信負(fù)載遷移

在5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，5G 基站密集部署，相鄰基站間在覆蓋范圍上具備重疊性。這為在保證通信負(fù)載服務(wù)質(zhì)量的前提下將通信負(fù)載在基站間進行遷移提供了可能，實現(xiàn)了各5G 基站間的信息流-能量流的遷移。

為了提高與基站關(guān)聯(lián)光伏的新能源消納率，并降低5G 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的功耗，本文基于用戶分配和基站休眠策略，允許5G 基站根據(jù)自身的通信負(fù)載和光伏消納情況，改變各基站與其覆蓋范圍內(nèi)的移動用戶之間的連接關(guān)系，設(shè)定該模型中有I個5G 基站和J個移動用戶，并考慮T個時間段。I和J表示基站和移動用戶的集合，T表示時間段集合，即I={1,2,…,i}，J={1,2,…,j}，T={1,2,…,t}。5G 基站休眠示意圖如圖3 所示。

基站需要通信負(fù)載遷移有兩個規(guī)則，在規(guī)則互相矛盾的時候以最優(yōu)化目標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)：

1）基站i的通信負(fù)載小，通過將基站i連接的移動用戶j接入基站集合Ij中的某個基站，實現(xiàn)通信負(fù)載的遷移，使得基站i進入休眠模式降低功耗。

2）當(dāng)基站i與其配備的儲能無法消納屋頂光伏的出力，將基站集合Ij連接的移動用戶j接入基站i，實現(xiàn)通信負(fù)載遷移到基站i，提高基站的功耗，促進光伏消納。

5G 基站的通信負(fù)載遷移取決于移動用戶與基站之間的連接關(guān)系，即

式中，Ci,j,t為基站i與用戶j在t時段的連接關(guān)系，1 表示已連接，0 表示未連接；Ij為用戶j的可連接范圍內(nèi)基站集合。式（11）表示用戶j在t時段只能與一個基站連接；式（12）表示用戶j只能連接活躍基站。

移動用戶的連接關(guān)系可以影響5G 基站AAU 的發(fā)射功耗，使得5G 基站能夠在空間上遷移負(fù)載，具有需求響應(yīng)能力，即

4 考慮動態(tài)備電的儲能充放電模型

儲能作為5G 基站后備電源，需要在配電網(wǎng)發(fā)生故障時為基站供電。儲能需要為5G 基站預(yù)留一定的備用電量滿足基站3 h 運行[21]，剩余的儲能容量可以參與電網(wǎng)互動提高基站運行經(jīng)濟性。因此，基站的容量可劃分為備電容量和可調(diào)度容量[22]，提高可調(diào)度容量有利于促進光伏消納和降低基站運行成本。但目前研究大多根據(jù)基站峰值功率對儲能備用容量進行配置，造成了基站儲能可調(diào)度容量的浪費。為此，本文設(shè)定基站儲能備用容量根據(jù)配電網(wǎng)可靠性和基站通信負(fù)載兩個影響指標(biāo)動態(tài)變化。

4.1 儲能動態(tài)備電影響因素

4.1.1 配電網(wǎng)可靠性

不同負(fù)荷區(qū)域的供電可靠性有所區(qū)別，儲能為5G 基站備電容量應(yīng)根據(jù)不同負(fù)荷區(qū)域類型的供電可靠性進行變化，實現(xiàn)儲能可調(diào)度容量的最大化。本文將負(fù)荷區(qū)域劃分為工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅四部分。對于可靠性高的負(fù)荷區(qū)域，如工業(yè)區(qū)，發(fā)生故障概率低，因此儲能備用容量少；對于可靠性低的負(fù)荷區(qū)域，如居民區(qū)，發(fā)生故障概率高，此時留用的備用容量相應(yīng)變高。不同負(fù)荷區(qū)域停電指標(biāo)[23]如圖4 所示。

圖4 不同負(fù)荷區(qū)域停電指標(biāo)Fig.4 Power failure indicators in different load areas

本文建立了不同負(fù)荷區(qū)域的最小儲能備用時間模型，以5G 基站保證住宅區(qū)3 h 備用電為基準(zhǔn)[24]，得出其余負(fù)荷區(qū)域的儲能備用時間為

4.1.2 通信負(fù)載

5G 基站的通信負(fù)載與用電負(fù)荷近似呈線性關(guān)系。在通信負(fù)載高的時候，儲能站為了維持基站運行需要留有更多的備用容量。在通信負(fù)載低的時候，用電量低，儲能站留有較少的備用電量以滿足基站運行[25]。

4.2 備用容量模型

考慮以上兩點，本文建立5G 基站儲能的動態(tài)備電模型，將基站儲能容量分為備電容量和可調(diào)度容量[26]，如圖5 所示。

圖5 基站儲能容量劃分示意圖Fig.5 Schematic diagram of energy storage capacity division of base station

圖5 中，Smin和Smax分別為避免儲能過度充電放電設(shè)置的下限和上限；為儲能動態(tài)備用容量與儲能容量的比值，與基站i的通信負(fù)載大小和不同負(fù)荷區(qū)域配網(wǎng)可靠性有關(guān)。

儲能動態(tài)備用容量為

由于儲能需要為5G 基站提供動態(tài)備用容量，因此儲能的充放電下限閾值提高，有

5 考慮通信負(fù)載遷移及儲能動態(tài)備電的5G 基站優(yōu)化調(diào)度模型

5.1 目標(biāo)函數(shù)

由于屋頂分布式光伏發(fā)電的間歇性、波動性等特點，海量分布式光伏的接入存在光伏消納困難的問題[27]。此外，通信運營商急需解決5G 基站的高功耗、高成本問題。為實現(xiàn)分布式光伏的消納及5G網(wǎng)絡(luò)的降本增效運營，考慮以下兩個優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，本文構(gòu)建了考慮儲能及通信負(fù)載遷移的5G 基站光伏消納模型。

1）光伏消納率Spv最大化

式中，Spv為光伏消納率；為基站i通信負(fù)荷在t時段消納的光伏出力；為基站i的儲能在t時段消納的光伏出力；(t)為光伏在t時段的出力。

2）5G 基站系統(tǒng)運營成本Cnet最小化

式中，Cb為儲能單位充放電損耗成本；分別為儲能在t時段的充電、放電功率；η為儲能充放電效率；tπ為配電網(wǎng)的分時電價；為第i個5G基站系統(tǒng)在t時段與配電網(wǎng)交互功率。

5.2 多目標(biāo)處理

單從光伏消納率來考慮5G 基站優(yōu)化運行并不全面，光伏消納率最大的約束條件下5G 基站的運行成本求解并不唯一，因此本文模型中加入運行成本最小的目標(biāo)函數(shù)。本文首先通過min-max 標(biāo)準(zhǔn)化方法消除各目標(biāo)函數(shù)的量綱及數(shù)量級差異，然后設(shè)置權(quán)重系數(shù)將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)規(guī)劃。

1）min-max 標(biāo)準(zhǔn)化

式中，1ω和2ω為權(quán)重系數(shù)，權(quán)重系數(shù)需要通過經(jīng)驗或時間需求設(shè)定，本文設(shè)1ω和2ω為0.5。

5.3 約束條件

1）儲能充電和放電狀態(tài)約束

2）儲能充電和放電功率約束

3）儲能充電和放電等式約束

式中，Ei,t為基站i在t時段的儲能容量；chη和ηdis分別為充電、放電系數(shù)。

4）動態(tài)SOC 荷電狀態(tài)約束

儲能需要保證5G 基站在停電情況下的備電需求，因此儲能的備電容量隨著通信負(fù)載的變化而改變，剩余的容量用于實現(xiàn)削峰填谷作用。

5）功率平衡約束

6）基站傳輸流量約束

式中，Li,t為基站i的流量；L為用戶的流量需求，為常數(shù)；Ni為基站i覆蓋的移動用戶集合；Lmax為基站的流量處理量上限。

7）基站發(fā)射功率約束

式中，Pmax為基站發(fā)射功率上限。

8）基站帶寬約束

式中，Bi,t為基站i的帶寬；B為單個用戶的帶寬需求；Bmax為基站帶寬上限值。

9）移動用戶通信滿意度約束

式中，SINRi,j,t為用戶j接收到基站i的信干噪比，是衡量移動用戶通信質(zhì)量的比值；t為基站i連接用戶j對應(yīng)的發(fā)射功率；N0為噪聲功率譜密度；為用戶j可連接范圍內(nèi)其余活躍基站產(chǎn)生的信號干擾。

根據(jù)香農(nóng)公式，用戶j接收到基站i的單位數(shù)據(jù)傳送速率為

式中，Ri,j,t為信道數(shù)據(jù)傳送速率。

基站通信負(fù)載的遷移需要在保證移動用戶通信質(zhì)量的前提下進行，即Ri,j,t信道數(shù)據(jù)傳送速率需要滿足

5.4 模型求解

本文所建模型中含有大量0-1 變量，為混合整數(shù)非線性規(guī)化問題，本文基于Matlab+Yamlip 中的cplex商業(yè)求解器進行求解，模型求解流程如圖6 所示。

圖6 模型求解流程Fig.6 Flow chart of the model implementation

6 算例分析

6.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文以某規(guī)劃地區(qū)的工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)為例，小區(qū)的基本情況見表1。該地區(qū)緯度為40o，光伏面板的安裝傾斜角度為35o，光電轉(zhuǎn)換效率為16%，設(shè)置光伏面板尺寸為1.64 m×0.99 m×0.05 m，可以求得不同小區(qū)的光伏出力情況如圖7 所示，該地區(qū)分時電價見表2。設(shè)置基站的靜態(tài)功耗為2.3 kW，基站的休眠功耗為500 W，能量效率系數(shù)ε為2.857 1[28]，基站的最大發(fā)射功耗Pmax為800 W，噪聲功率N0為10-9W，信道衰落系數(shù)Apl和Bpl分別為37.6 和128.1，基站最大帶寬Bmax為100 MHz，用戶分配的信道帶寬B為1 MHz，基站的流量處理量上限Lmax為104Mbit/s，用戶的流量需求Lj（Mbit/s）在通信負(fù)載高峰時段于[75, 100]間隨機選取數(shù)值，在通信負(fù)載低谷于[50, 75]間隨機選取數(shù)值。

表1 小區(qū)基本情況Tab.1 Basic situation of the community

表2 分時電價Tab.2 TOU price

圖7 光伏出力情況Fig.7 photovoltaic output

針對規(guī)劃區(qū)的5G 基站及其儲能的部署情況，設(shè)立5G 基站部署密度為5 個/km2[29]，每個5G 基站的通信覆蓋范圍為750 m，基站配備的儲能參數(shù)見表3。

表3 儲能參數(shù)Tab.3 Energy storage parameters

為了探究規(guī)劃區(qū)大小和數(shù)量對于基站調(diào)度結(jié)果的運行，擬定不同規(guī)劃區(qū)數(shù)量和面積組合的三個方案，進行算例仿真，如下：

1）設(shè)置工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)大小為1 km×1 km，規(guī)劃區(qū)總大小為2 km×2 km。

2）設(shè)置工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)大小從1 km×1 km 遞增到10 km×10 km，研究規(guī)劃區(qū)面積變化對基站運行調(diào)度的影響。

3）設(shè)置工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)大小為1 km×1 km。每個規(guī)劃區(qū)占地僅1 km2，但是規(guī)劃區(qū)的數(shù)量由原先2×2 個遞增到20×20 個，每種類型小區(qū)均分分布，研究規(guī)劃區(qū)數(shù)量對基站運行調(diào)度的影響。

6.2 不同場景5G 基站優(yōu)化調(diào)度分析

在方案一中，擬定大小2 km×2 km，小區(qū)面積為1 km2的規(guī)劃區(qū)進行算例仿真。為了研究基站通信負(fù)載遷移和儲能動態(tài)備電對5G 基站光伏消納和運營成本的影響，本文設(shè)立四個場景對比優(yōu)化分析，場景劃分見表4。

表4 場景劃分Tab.4 Scenario division

表5 為不同場景下的5G 基站系統(tǒng)運行結(jié)果。對比四種場景的運行結(jié)果可知，在5G 基站系統(tǒng)引入通信負(fù)載遷移和儲能動態(tài)備電的場景4 相對于其他場景，提高儲能可調(diào)度容量同時減少了基站功耗，從而降低基站的運營成本，有效地降低了光伏發(fā)電的棄光量，提高了基站和儲能的光伏消納能力。

表5 不同場景下系統(tǒng)運行結(jié)果對比Tab.5 Comparison of system running results in different scenarios

對比場景1 和場景2 可知，場景2 相對于場景1 引入儲能動態(tài)備電，使得基站儲能具備更大的可調(diào)容量，使得5G 基站參與電網(wǎng)削峰填谷和光伏消納能力增強，將基站的購電電量從1 066.30 kW·h 降到了881.867 kW·h，基站的購電費用從628.773 元降低到474.266 元，基站的光伏消納率從75.17%提高到82.37%。購電費用的下降程度明顯高于購電電量的下降程度，這是由于場景3 的儲能動態(tài)備電使得5G 基站能夠在電價低谷向配電網(wǎng)購買更多電能，實現(xiàn)峰谷套利。優(yōu)化后場景2 的儲能損耗成本從59.419 元提高到86.862 元，是因為場景1 的儲能可調(diào)度容量較小，充放電次數(shù)及功率都少于場景1，因此充放電損耗小。

對比場景1 和場景3 可知，場景3 相對于場景1 引入通信負(fù)載遷移和休眠機制，降低了5G 基站功耗，將基站功耗從原先的 1 540.8 kW·h 降低到1 333.8 kW·h，節(jié)約的功耗來自低負(fù)載基站將通信負(fù)載遷移從而進行休眠模式的功耗。購電電量也因此從1 066.300 kW·h 降低到842.074 kW·h，光伏消納率從75.17%提升到80.12%，儲能損耗成本由原先的59.419 元降低到57.925 元，變化不大的原因是均未采用儲能動態(tài)備電，使得基站儲能可調(diào)度容量較小。

對比場景4 和場景1、2、3 可知，場景4 實現(xiàn)了基站運營成本和光伏消納率的最優(yōu)，相對于場景3，盡管基站功耗從1 333.8 kW·h 降低到1 324.8 kW·h，變化趨勢不大，但是購電量從原先的842.074 kW·h降低到613.719 kW·h，購電費用從536.916 元降低到367.287 元，說明了場景4 進行基站儲能的低儲高發(fā)，相同的功耗下降低了基站的運營成本，實現(xiàn)了峰谷套利。光伏消納率也從場景1 的75.17%提升到87.35%，減少了屋頂光伏的棄光量。

可見，儲能動態(tài)備電的引入使得基站儲能可調(diào)度容量提高，以儲能頻繁充放電的方式進行電網(wǎng)削峰填谷和光伏消納，雖然產(chǎn)生了更高的充放電損耗成本，但也帶來了更多削峰填谷收益。通信負(fù)載遷移機制的引入不僅降低了基站的功耗，還改善了光伏出力與基站負(fù)荷不匹配的問題。兩者的結(jié)合使得光伏消納率提升 12.18%，基站運營成本減少233.836 元，效果顯著。

圖8 展示了不同場景下基站的購電功率，在時段0:00—08:00 處于電價低谷，此時基站偏向于向電網(wǎng)購電進行存儲，以便在電價高峰時使用，然而在時段0:00—05:00 場景1 的購電功率高于場景4的購電功率，是由于場景1 未考慮儲能動態(tài)備電，致使場景1 儲能的荷電狀態(tài)（State of Charge, SOC）下限很大，需要更多的儲能容量滿足備電要求。然而這也導(dǎo)致了在后續(xù)電價高峰時段17:00—21:00，場景1 的儲能可調(diào)容量小，儲能放電無法滿足基站正常運行，只能在電價高峰時段向配電網(wǎng)購買更多電能，影響了基站的經(jīng)濟運行。在電價低谷時段8:00—12:00，場景1 和場景4 向配電網(wǎng)購電都很少，場景4 的購電功率基本為0，這是由于此時光伏出力和儲能可調(diào)度容量完全滿足基站的正常運行?？梢钥闯觯镜倪\行調(diào)度都偏向于在電價低谷時儲存電能用于電價高峰，實現(xiàn)低儲高發(fā)。

圖8 不同場景購電功率Fig.8 Power purchase in different scenarios

圖9 展示了不同場景下基站的光伏消納情況。場景4 的儲能消納光伏的曲線明顯高于場景1，是由于場景4 的儲能可調(diào)容量更大，能夠消納更多光伏出力。場景4 的光伏消納功率曲線在11:00—14:00出現(xiàn)較大缺失，表明此時光伏消納困難，與儲能消納光伏功率有關(guān)，此時儲能SOC 值已經(jīng)接近上限，無法進一步充電消納光伏出力。

圖9 不同場景光伏消納情況Fig.9 PV consumption in different scenarios

6.3 不同區(qū)域5G 基站優(yōu)化調(diào)度分析

圖10 展示了場景4 下在2 km×2 km 區(qū)域，單個小區(qū)面積為1 km2，包含工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)的規(guī)劃區(qū)內(nèi)，5G 基站通信負(fù)載遷移結(jié)果及其負(fù)載遷移前后的基站功率變化情況。在時段0:00—8:00，圖10b 行政區(qū)和圖10c 商業(yè)區(qū)的基站負(fù)載較低，通過將通信負(fù)載遷移到圖10a 工業(yè)區(qū)和圖10d 住宅區(qū)，使得基站進行休眠模式，大幅降低了基站的功耗。在時段3:00—4:00，圖10a 工業(yè)區(qū)的通信負(fù)載較低，將負(fù)載遷移到圖10d 的住宅區(qū)。因此，在夜間各區(qū)域的5G 基站流量普遍較低，能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的5G 基站休眠，降低功耗較為明顯。由圖8 可知，光伏出力在時段4:00—13:00 呈現(xiàn)上升趨勢，時段13:00—19:00 呈現(xiàn)下降趨勢，此時圖10a 工業(yè)區(qū)的屋頂光伏出力明顯大于其他區(qū)域，存在光伏過?，F(xiàn)象，因此在時段8:00—22:00，光伏出力較少的圖10b 行政區(qū)和圖10c 商業(yè)區(qū)將通信負(fù)載遷移到圖10a 工業(yè)區(qū)來提高該地區(qū)基站功率，促進光伏消納。在時段22:00—24:00，由于圖10b 行政區(qū)和圖10c 商業(yè)區(qū)的移動用戶的下班遷出，導(dǎo)致基站的通信負(fù)載遷移從而進入休眠模式節(jié)能。在時段4:00—8:00，圖10d 住宅區(qū)將通信負(fù)載遷出進入休眠模式。

圖10 不同區(qū)域基站通信負(fù)載遷移結(jié)果Fig.10 Migration results of BTS communication load in different regions

可見，在考慮光伏出力影響的情況下，不同區(qū)域的通信負(fù)載遷移策略發(fā)生了明顯的改變，由夜間的低負(fù)載-休眠模式轉(zhuǎn)換為高負(fù)載-光伏消納模式，在兼顧基站休眠的同時，盡可能地將通信負(fù)載遷移到棄光情況嚴(yán)重的區(qū)域來提高該區(qū)域基站功率，從而促進光伏消納。

圖11 展示了場景4 下考慮儲能動態(tài)備電的各區(qū)域儲能充放電結(jié)果。圖11a 工業(yè)區(qū)在電價低谷時段0:00—4:00 的儲能動態(tài)下呈現(xiàn)下降趨勢，是由于圖10a 中工業(yè)區(qū)將通信負(fù)載遷出導(dǎo)致，此時處于電價低谷時段。圖11a 工業(yè)區(qū)并未選擇在電價低谷時段購入電能存儲，而是減少向電網(wǎng)購電，利用儲能維持基站運行，從時段6:00—11:00 儲能充電容量全部為光伏出力可以看出，由于該地區(qū)的光伏出力過大，導(dǎo)致光伏能夠完全滿足基站和儲能的需求。而在時段18:00—21:00，光伏出力減弱，儲能放電維持基站運行。圖11b 行政區(qū)和圖11d 住宅區(qū)的光伏出力較少，光伏出力供給基站運行，儲能消納光伏很少，因此圖11b 行政區(qū)和圖11d 住宅區(qū)的儲能可調(diào)度容量用于在電價低谷時儲存電能，電價高峰時減少電網(wǎng)購電，基站儲能放電維持基站運行，提高經(jīng)濟性。該區(qū)域在電價高峰時段 8:00—12:00 和17:00—21:00，基站儲能選擇了放電維持基站運行來減少購電成本。

圖11 不同區(qū)域基站儲能充放電結(jié)果Fig.11 Charging and discharging results of base station energy storage in different areas

可見，在光伏消納困難的負(fù)荷區(qū)域，基站儲能減少從電網(wǎng)購電，利用光伏出力自給自足；而在光伏出力較少的負(fù)荷區(qū)域，基站儲能通過低儲高發(fā)實現(xiàn)降本增效。

6.4 規(guī)劃區(qū)大小對基站優(yōu)化調(diào)度影響

本文設(shè)置了在小區(qū)數(shù)量為2×2 的規(guī)劃區(qū)內(nèi)工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)大小從1 km×1 km 遞增到10 km×10 km，研究小區(qū)面積變化對基站運行調(diào)度的影響，如圖12 所示。

圖12 規(guī)劃區(qū)面積對基站運行影響結(jié)果Fig.12 The impact of the size of planning areas

從圖12 中可以看出隨著小區(qū)面積的增大，單個基站的運營成本從22.74 元提高到28.04 元，光伏消納率從87.35%下降到82.45%，可見小區(qū)面積的增大會影響基站的經(jīng)濟運行。原因在于5G 基站的覆蓋范圍僅750 m，小區(qū)過大會導(dǎo)致相鄰小區(qū)通信負(fù)載遷移量減少，以小區(qū)面積為10 km×10 km 為例，此時單個小區(qū)內(nèi)基站數(shù)量為500 個，呈均勻分布，小區(qū)的基站可以劃分為兩個集群：①小區(qū)內(nèi)部基站，無法參與相鄰小區(qū)通信負(fù)載遷移，僅在小區(qū)內(nèi)部基站間遷移負(fù)載進行休眠節(jié)能；②小區(qū)邊界基站，通過遷移通信負(fù)載到相鄰小區(qū)，促進光伏消納和節(jié)能，此時能夠?qū)⑼ㄐ咆?fù)載遷移到相鄰小區(qū)的基站僅為180 個。

由此可見，隨著小區(qū)面積增大，通信負(fù)載遷移取得的收益也隨之遞減，因此本文所建立模型不適用于小區(qū)面積過大的情景。

本文設(shè)置工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)大小為1 km×1 km，每個規(guī)劃區(qū)占地僅1 km2，但是規(guī)劃區(qū)的數(shù)量由原先的2×2 個遞增到20×20 個。規(guī)劃區(qū)數(shù)量對基站運行影響結(jié)果如圖13 所示。可以看出，隨著規(guī)劃區(qū)數(shù)量的遞增，單個基站運營成本從22.74 元減低到 18.20 元，光伏消納率從 87.35%提高到90.40%，可見小區(qū)數(shù)量的增加會提高基站運行的經(jīng)濟性，原因在于小區(qū)大小為1 km×1 km，基站覆蓋范圍為750 m，可以得出相鄰兩個小區(qū)基站的平均重疊范圍為12.3%，與小區(qū)相鄰的不同類型小區(qū)越多，其通信負(fù)載遷移量就越多，具備了更大的調(diào)度潛力。

圖13 規(guī)劃區(qū)數(shù)量對基站運行影響結(jié)果Fig.13 The impact of the number of planning areas

由此可見，隨著小區(qū)數(shù)量增大，通信負(fù)載遷移取得的收益也隨之遞增，因此本文所建立的模型適用于城區(qū)中小區(qū)面積不大、小區(qū)數(shù)量眾多的情景。

7 結(jié)論

本文針對不同負(fù)荷區(qū)域內(nèi)基站負(fù)載和屋頂光伏的時空差異性導(dǎo)致的光伏消納困難問題，提出一種考慮基站負(fù)載遷移及儲能動態(tài)備電的5G 基站運行優(yōu)化模型。為了驗證不同負(fù)荷區(qū)域內(nèi)儲能動態(tài)備電和負(fù)載遷移對于提高光伏消納的作用，本文設(shè)立四種場景及三種規(guī)劃區(qū)方案，通過對比分析驗證。結(jié)果表明：

1）通信負(fù)載遷移的引入能夠改變基站功率的分配，在一定程度上提高光伏消納困難的基站功率，從而促進光伏消納，光伏消納率提升4.95%，并促進低負(fù)載基站將負(fù)載遷出從而休眠節(jié)能，節(jié)能占比13.43%。

2）基站儲能動態(tài)備電的引入使得儲能備電容量隨著基站功率動態(tài)變化，提高了儲能的低儲高發(fā)潛力，減少基站購電成本，單個基站每日運營成本減少7.02 元。

3）在所提模型下，由于基站覆蓋范圍限制，導(dǎo)致通信負(fù)載遷移范圍受到限制，因此本文模型適用于覆蓋多個工業(yè)、行政、商業(yè)和住宅區(qū)且單個區(qū)域面積不大的5G 網(wǎng)絡(luò)。