ENERGY DISPATCH & OPTIMIZATION ｜ 能量调度与优化
在多重约束下，
让每一次充放电更有价值
在电网要求、负荷预测、可再生能源、设备健康与安全边界之内， 统一安排储能系统什么时候充电、什么时候放电、以多大功率运行， 并持续通过滚动优化修正计划。
✓ 物理可行
✓ 经济最优
✓ 可滚动修正
✓ 可解释可追溯
光伏发电
工业负荷
电网 / 变压器
市场 / 电价信号
调度优化平台
- 预测
- 优化
- 计划
- 执行
调度周期
48 h
15分钟分辨率
可用能量
86.4 MWh
95% SOC上限
峰值功率上限
40.0 MW
充 / 放同限
备用目标
20.0 MW
2小时
优化收益（今日）
¥286,540
较基线 +18.7%
计划状态
已发布
OD-240519-01
01 输入全景：统一时间轴上的所有约束与驱动
可再生能源
MW分时电价
¥ / MWh电网要求
MW备用目标
MW运行状态
状态
00:00
06:00
12:00
18:00
24:00
负荷预测：
提供未来工业负荷变化，是削峰、需量控制和能量平衡的重要输入。
02 物理可行性模型：设备的硬约束边界
SOC
SOC / 能量窗口
10% – 90%
P
有功 / 无功与爬坡
±40 MW / 10 MW·min⁻¹
η
效率与能耗模型
充放电效率 / 辅助能耗
T
热管理约束
温度窗口与冷却状态
HA
可用性与维护
停机设备不得进入调度
SOC
能量边界
SOC上 / 下限
PQ
功率边界
P / Q / 爬坡
EFF
效率边界
充 / 放效率
TEMP
温度边界
环境与设备温度
AVL
可用性边界
可用设备集合
03 · 从原始预测到可执行计划，必须先穿过约束可行域
优化结果只有同时满足设备、安全、电网和运行边界，才允许进入发布流程。
01 · 初始预测
负荷 / 光伏 / 电价场景02 · 目标函数
最小化成本 + 最大化综合价值03 · 约束可行域
SOC / 功率 / 温度 / 电网边界04 · 候选计划集
生成多条满足约束的候选路径05 · 最优执行计划
经济目标 + 风险约束
负荷预测
经济目标
SOC窗口
设备可用性
电网约束
最终计划
04 基线 VS 优化：24小时计划与收益拆解
调度计划（功率 MW / SOC）
电网侧净功率（MW）
收益拆解
峰谷套利收益
+132,660
需量 / 容量收益
+93,240
光伏消纳收益
+48,530
备用容量收益
+34,650
电池退化成本
-22,540
今日净收益
¥286,540
05 滚动再优化：应对预测偏差与设备事件
事件触发 14:30
- 负荷预测上调 +18 MW
- 机组 #12 故障不可用
- 电价上调 +45 ¥/MWh
更新前 · 计划 V1
更新约束可行域
机组可用性更新：
23 / 24 可用
更新后 · 计划 V2
策略下发
计划版本
V2
EMS状态
已发布
并网检查
通过
设备可用
23
不可用设备
1
06 多目标优先级：安全与承诺优先，经济目标在其后
第一优先级
安全与并网约束
安全与并网约束
第二优先级
可用性与服务承诺
可用性与服务承诺
第三优先级
经济性优化目标
经济性优化目标
操作干预与角色审批
备用水平
20 MW
功率上限
40 MW
SOC下限
15%
策略偏好
收益 / 风险平衡
调度员
已确认
已确认
值班经理
已批准
已批准
电站负责人
已批准
已批准
07 · 优化结果必须能被执行，也必须能解释
每一版调度计划均保留输入版本、约束版本、求解器、审批和执行目标。
计划身份
计划ID
OD-240519-02
日期
2024-05-19
间隔
15 min
时区
UTC+8
输入版本
负荷
v3.2
光伏
v2.8
电价
v4.1
电网要求
v1.6
约束与模型
设备模型
v3.0
保护边界
v2.1
运行约束
v1.3
求解器
Gurobi 11.0
优化目标
主目标
最小化成本
次目标
收益最大化
权重版本
MILP / Pareto
审批记录
调度员
14:22
值班经理
14:25
电站负责人
14:27
计划状态
已发布
执行版本 V2
08 执行证据：计划 VS 实际与偏差归因
功率（MW）
SOC（%）
偏差归因（能量 MWh）
验证原则：
“计划通过优化器”不代表“执行效果已经证明”。
实际执行偏差必须重新归因到预测误差、设备可用性、电网指令、执行延迟和其他影响因素。
09 场景实验室：不同策略的价值与风险对比
| 策略 | 总成本（¥） | 净收益（¥） | 光伏消纳率 | 备用满足率 | 日目标偏差 | 收益波动 | 鲁棒性评分 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 保守策略 | 1,354,210 | 168,320 | 82.1% | 100% | 0.68 | 12,450 | 91 / 100 |
| 平衡策略（推荐） | 1,180,540 | 286,540 | 92.7% | 100% | 1.12 | 8,730 | 95 / 100 |
| 价值最大化策略 | 1,052,880 | 415,230 | 97.6% | 98.1% | 1.68 | 14,820 | 88 / 100 |
平衡策略：
在安全、备用满足和经济收益之间取得更均衡的结果，是当前正式发布方案。
10 治理与回滚：可控发布与安全兜底
11 边界与职责：各司其职，协同闭环
调度优化平台
- 预测与场景输入
- 约束建模
- 优化求解
- 计划版本管理
- 人工审批与解释
本页核心范围
↔
EMS · 实时管理系统
- 执行计划与实时控制
- 设备状态反馈
- 电网指令响应
- 安全联锁
- 执行结果回传
优化器不得绕过EMS安全边界直接控制设备
↔
性能分析平台
- 计划与实际偏差分析
- 效率与收益验证
- 预测误差分析
- 模型效果评价
- 长期策略改进
执行数据重新进入分析与模型改进闭环
最终原则：
能量优化的目标不是单次收益最大，而是在
物理可行、安全可控、服务承诺满足、执行可验证
的前提下持续提高系统全生命周期价值。