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基于动态聚类的分层调控策略用于大规模5G基站经济优化

Hierarchical regulation strategy based on dynamic clustering for economic optimization of large-scale 5G base stations

Yunfei Mu · Xinyang Jiang · Xiaoyan Ma · Jiarui Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 利用5G基站(BSs)的备用储能潜力进行经济性调控,是为电力系统提供灵活性并降低运行成本的重要策略。然而,大规模基站集中式调控的决策变量维度较高,导致计算复杂度显著增加。此外,传统的聚类方法虽可提升求解速度,却未能考虑由潮汐效应和5G基站休眠机制引起的调控潜力在时空上的动态变化,这一局限性影响了调控的准确性以及基站可调潜力的充分利用。为此,本文提出一种面向大规模5G基站经济优化的基于动态聚类的分层调控策略,该策略在簇级和个体两个层级对基站进行调控。针对5G基站调控潜力的动态变化特性,提出一...

解读: 该5G基站储能分层调控技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。动态聚类算法可优化大规模分布式储能协调控制,降低计算复杂度至2.34%,提升调度精度9.32%。技术思路可应用于iSolarCloud平台的多站点储能聚合调度,结合GFM控制策略实现电网灵活性资源整合。...