MATLAB代码：基于雨流计数法的源-荷-储双层协同优化配置

关键词：双层规划 雨流计算法 储能优化配置

参考文档：《储能系统容量优化配置及全寿命周期经济性评估方法研究》第三章

仿真平台：MATLAB CPLEX

主要内容：代码主要解决的是一个源荷储优化配置的问题，采用双层优化策略。外层优化目标的求解依赖于内层优化的储能系统充放电曲线，基于储能系统的充放电曲线，采用雨流计数法电池健康状态数学模型，对决策变量储能功率和容量的储能系统寿命进行评估；内层储能系统充放电曲线的优化受外层储能功率和容量决策变量的影响，在不同的功率和容量下，储能装置的优化充放电功率曲线会有所不同。

酷热下的电网调度室里空调嗡嗡作响，老王盯着屏幕上的负荷曲线直挠头。风电场出力像过山车一样起伏不定，用户侧的负荷也忽高忽低，中间那个可怜巴巴的储能站容量标牌仿佛在嘲笑他的无奈。突然想起上周学术会议上听到的“源-荷-储协同优化”，赶紧翻出那篇标着“机密”的MATLAB代码——今天就来拆解这个双层优化的黑匣子。

一、双层优化的太极推手

这套代码最精妙的地方在于内外层像打太极拳一样互相作用。外层专注于容量配置，内层则负责实时调度，两者既相互竞争又彼此成就。来看这段核心逻辑：

while 外层收敛条件未满足
    [内层调度方案, 运行成本] = 内层优化(当前容量配置);
    寿命损耗 = 雨流计数器(内层调度方案);
    总成本 = 容量成本 + 运行成本 + 寿命折算成本;
    更新容量配置参数;
end

内层优化像个精明的会计师，在给定储能容量的框架下进行计算。这里藏着CPLEX求解器的关键技巧——使用混合整数规划将充放电功率拆分为0-1变量，像拼俄罗斯方块一样填补负荷缺口：

cplex = Cplex('储能调度');
cplex.Model.sense = 'minimize';
cplex.addRows(负荷缺口下界, A矩阵, 负荷缺口上界); % 构建供需平衡约束
cplex.addVariables(成本系数, [], 充放电功率下限, 充放电功率上限); 
cplex.solve();

二、雨流计数法的读心术

在电池寿命预测方面，代码中隐藏了一个“算命先生”。雨流计数法像在给充放电曲线看手相，将曲折的功率波形分解成一个个应力循环：

[cycles, ranges] = rainflow(储能功率曲线);
cum_damage = sum(1./(B10基值*(ranges/额定容量).^β系数));
寿命年限 = 设计循环次数 / cum_damage;

这个β系数就像一个神秘配方，不同电池类型对应不同的数值。某次仿真中，当β从1.2变为1.5时，锂离子电池的预期寿命突然从8年下降到5.3年，吓得投资人差点掀翻桌子。

三、容量配置的跷跷板游戏

外层优化像在玩平衡术。某次迭代日志显示：

迭代3次：容量2MWh/1MW → 年成本$58万（设备$30万+运行$25万+损耗$3万）
迭代7次：容量1.5MWh/1.2MW → 年成本$53万（设备$25万+运行$24万+损耗$4万）

虽然容量减小但功率提升的方案反而更优，说明在某些场景下功率型储能设备更具性价比。这背后的经济学原理，代码用拉格朗日乘子悄悄算得一清二楚。

四、实战中的坑与卦

初始值陷阱：曾把初始容量设为10MWh，结果优化后只剩3MWh，白白浪费了7次迭代。

时间粒度玄学：15分钟的颗粒度比1小时精度高，但求解时间增加了4倍。

寿命模型反噬：过于简化的雨流模型可能导致“小节省大损失”，某次预测寿命8年实际只撑了5年。

最后奉上祖传调参口诀：“外层步长不宜大，内层精度要细抓，雨流参数验三遍，成本权重看三家”。这套代码现在正在西北某风电场值班，据说最近刚把储能配置成本削减15%，不过具体怎么做到的——天机不可泄露。