Optimizing Software Defined Battery Systems for Transformer Protection
作者: Sonia Martin, Obidike Nnorom, Philip Levis, Ram Rajagopal
分类: eess.SY
发布日期: 2025-06-03 (更新: 2025-06-05)
备注: Accepted to Applied Energy
💡 一句话要点
提出电池共享优化方案以解决变压器保护问题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 电池共享 虚拟化技术 电动汽车充电 变压器保护 能源优化 住宅电力管理 可再生能源
📋 核心要点
- 现有电池储能系统的单独优化方法未能实现成本效益，导致变压器超限问题依然严重。
- 本文提出了一种基于虚拟化的电池共享优化方案，允许业主在降低电费的同时保持对电池的控制。
- 实验结果显示，采用共享优化方案可使消费者账单降低56%，变压器老化减少48%，显著优于单独优化。
📝 摘要（中文）
住宅电动汽车充电导致电力需求大幅波动，可能超出邻里变压器的功率限制。虽然电池储能系统可以减少这种超限现象，但单独操作并不具成本效益。本文提出通过虚拟化技术实现电池共享优化方案，旨在降低电费、延长变压器使用寿命，并保持业主对电池的控制。通过模拟家庭负载、太阳能发电和电动汽车充电的案例研究，结果表明共享优化可以使消费者账单降低56%，变压器老化减少48%。混合和动态优化方案虽然同样能减少变压器老化，但成本效益略低。这些结果表明，利用虚拟化控制共享电池是应对日益增长的住宅电动汽车充电渗透的有效方式。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是住宅电动汽车充电导致的电力需求峰值问题，现有的单独优化方法未能有效降低变压器超限现象，造成了经济损失和设备老化。
核心思路：论文提出通过电池共享和虚拟化技术实现联合优化，允许多个家庭共享电池资源，从而降低整体电费和延长变压器寿命，同时保持业主对电池的控制权。
技术框架：整体架构包括电池虚拟化模块、优化算法模块和用户控制界面。电池虚拟化模块负责整合多个家庭的电池资源，优化算法模块则进行电力需求预测和优化调度，用户控制界面提供业主对电池使用的实时监控和管理。
关键创新：最重要的创新在于引入了电池共享的概念，利用虚拟化技术实现多家庭电池的联合优化，显著提高了成本效益和设备使用效率，区别于传统的单一家庭电池优化方法。
关键设计：在优化过程中，设置了多个关键参数，如电池容量、充放电速率和电价波动等，采用了基于预测的动态调度算法，以确保在不同负载情况下的最佳性能。
📊 实验亮点
实验结果表明，采用共享优化方案后，消费者的电费账单平均降低了56%，变压器老化程度减少了48%。相比之下，单独优化方法的效果显著较差。这一成果展示了电池共享在降低成本和延长设备寿命方面的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括住宅电力管理、可再生能源集成和电动汽车充电基础设施。通过优化电池共享，能够有效降低家庭电力成本，延长变压器使用寿命，具有重要的经济和环境价值。未来，随着电动汽车普及率的提高，该方案将对电网的稳定性和可持续发展产生积极影响。
📄 摘要（原文）
Residential electric vehicle charging causes large spikes in electricity demand that risk violating neighborhood transformer power limits. Battery energy storage systems reduce these transformer limit violations, but operating them individually is not cost-optimal. Instead of individual optimization, aggregating, or sharing, these batteries leads to cost-optimal performance, but homeowners must relinquish battery control. This paper leverages virtualization to propose battery sharing optimization schemes to reduce electricity costs, extend the lifetime of a residential transformer, and maintain homeowner control over the battery. A case study with simulated home loads, solar generation, and electric vehicle charging profiles demonstrates that joint, or shared, optimization reduces consumer bills by 56% and transformer aging by 48% compared to individual optimization. Hybrid and dynamic optimization schemes that provide owners with autonomy have similar transformer aging reduction but are slightly less cost-effective. These results suggest that controlling shared batteries with virtualization is an effective way to delay transformer upgrades in the face of growing residential electric vehicle charging penetration.