面向GW级大规模RePtA系统,建立基于Copula理论的风光概率预测模型,并综合考虑安装地点、储能配置策略与运行策略对系统容量的优化配置的影响,提出可再生能源制氨(renewable power to ammonia,RePtA)系统双层优化配置模型。该模型以极小...面向GW级大规模RePtA系统,建立基于Copula理论的风光概率预测模型,并综合考虑安装地点、储能配置策略与运行策略对系统容量的优化配置的影响,提出可再生能源制氨(renewable power to ammonia,RePtA)系统双层优化配置模型。该模型以极小化单位氨成本为目标函数,优化配置风电系统、光伏系统、电解制氢系统、化学储能系统和储氢系统的容量,并采用遗传算法对优化模型进行求解。以GW级RePtA系统为例,定量分析和比较了5类典型安装地点配置不同储能的情况下对系统最优配置以及经济性的影响。展开更多
针对离网型风光储分布式电源系统的容量优化配置问题,综合考虑系统运行的经济性和供电可靠性,本研究提出一种基于分解策略的多目标改进白鲨优化算法(Improved Multi-Objective White Shark Optimizer on Decompose,IMOWSO/D),通过引入...针对离网型风光储分布式电源系统的容量优化配置问题,综合考虑系统运行的经济性和供电可靠性,本研究提出一种基于分解策略的多目标改进白鲨优化算法(Improved Multi-Objective White Shark Optimizer on Decompose,IMOWSO/D),通过引入动态权重平衡搜索策略、自适应参数调整机制以及基于混沌理论的种群多样性维护方法对算法进行改进,有效提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。采用TOPSIS逼近排序法对优化配置方案进行多属性决策分析,确定兼顾经济性与供电可靠性的最优系统容量配置方案。为验证所提方法的优越性,与多目标白鲨优化算法(Multi-Objective White Shark Optimizer,MOWSO)及非劣排序遗传算法Ⅱ(Non-Inferiority Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)相比,在帕累托前沿的折衷解集上展现出更优的优化性能,具有一定的应用价值,对相关领域的工程应用具有指导意义。展开更多
“双碳”背景下,综合考虑储能系统容量配置方法和运行策略,有助于提高风光可再生能源消纳率、保障系统经济性和安全运行。在储能系统规划阶段,针对风光协同消纳的不同应用场景,本文提出一种基于运行成本考虑的储能系统容量优化配置方法...“双碳”背景下,综合考虑储能系统容量配置方法和运行策略,有助于提高风光可再生能源消纳率、保障系统经济性和安全运行。在储能系统规划阶段,针对风光协同消纳的不同应用场景,本文提出一种基于运行成本考虑的储能系统容量优化配置方法。以弃风、弃光和储能投资成本之和最小为目标函数,考虑功率平衡、支路潮流以及火电、风电和光伏出力等构建约束条件,对不同场景下储能系统容量进行规划,从而减少弃风弃光,实现对风光可再生能源的消纳。在储能系统实际运行阶段,针对储能系统SOC均衡度较差和运行策略实现较难的问题,提出储能系统功率优化分配双层运行策略。根据调度系统为消纳风光等可再生能源下发的储能系统功率指令,在上层基于储能电池子系统剩余电量(state of charge, SOC)和充放电能力选择最优充放电电池子系统,在下层以电池单元SOC均衡为目标实现功率优化分配,并基于AOE(activity on edge)控制组态通过Excel编写配置文件实现该策略,具有使用难度低、编写简单、控制过程形象直观、计算与运行效率高等优点,对减缓电池老化、降低用户运行策略实现难度、有效消纳风光可再生能源具有重要意义。展开更多
文摘面向GW级大规模RePtA系统,建立基于Copula理论的风光概率预测模型,并综合考虑安装地点、储能配置策略与运行策略对系统容量的优化配置的影响,提出可再生能源制氨(renewable power to ammonia,RePtA)系统双层优化配置模型。该模型以极小化单位氨成本为目标函数,优化配置风电系统、光伏系统、电解制氢系统、化学储能系统和储氢系统的容量,并采用遗传算法对优化模型进行求解。以GW级RePtA系统为例,定量分析和比较了5类典型安装地点配置不同储能的情况下对系统最优配置以及经济性的影响。
文摘针对离网型风光储分布式电源系统的容量优化配置问题,综合考虑系统运行的经济性和供电可靠性,本研究提出一种基于分解策略的多目标改进白鲨优化算法(Improved Multi-Objective White Shark Optimizer on Decompose,IMOWSO/D),通过引入动态权重平衡搜索策略、自适应参数调整机制以及基于混沌理论的种群多样性维护方法对算法进行改进,有效提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。采用TOPSIS逼近排序法对优化配置方案进行多属性决策分析,确定兼顾经济性与供电可靠性的最优系统容量配置方案。为验证所提方法的优越性,与多目标白鲨优化算法(Multi-Objective White Shark Optimizer,MOWSO)及非劣排序遗传算法Ⅱ(Non-Inferiority Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)相比,在帕累托前沿的折衷解集上展现出更优的优化性能,具有一定的应用价值,对相关领域的工程应用具有指导意义。
文摘“双碳”背景下,综合考虑储能系统容量配置方法和运行策略,有助于提高风光可再生能源消纳率、保障系统经济性和安全运行。在储能系统规划阶段,针对风光协同消纳的不同应用场景,本文提出一种基于运行成本考虑的储能系统容量优化配置方法。以弃风、弃光和储能投资成本之和最小为目标函数,考虑功率平衡、支路潮流以及火电、风电和光伏出力等构建约束条件,对不同场景下储能系统容量进行规划,从而减少弃风弃光,实现对风光可再生能源的消纳。在储能系统实际运行阶段,针对储能系统SOC均衡度较差和运行策略实现较难的问题,提出储能系统功率优化分配双层运行策略。根据调度系统为消纳风光等可再生能源下发的储能系统功率指令,在上层基于储能电池子系统剩余电量(state of charge, SOC)和充放电能力选择最优充放电电池子系统,在下层以电池单元SOC均衡为目标实现功率优化分配,并基于AOE(activity on edge)控制组态通过Excel编写配置文件实现该策略,具有使用难度低、编写简单、控制过程形象直观、计算与运行效率高等优点,对减缓电池老化、降低用户运行策略实现难度、有效消纳风光可再生能源具有重要意义。
