分布式储能具有分散灵活等特点,多分布式储能协同配合可以解决单一储能调节能力差、范围小的问题,可以进一步提高新能源消纳能力。提高新能源利用率。本工作通过建立一个光伏电站、两个分布式储能系统模型,并通过分析光伏电站出力,利用...分布式储能具有分散灵活等特点,多分布式储能协同配合可以解决单一储能调节能力差、范围小的问题,可以进一步提高新能源消纳能力。提高新能源利用率。本工作通过建立一个光伏电站、两个分布式储能系统模型,并通过分析光伏电站出力,利用储能系统跟踪光伏出力的特点建立以分布式储能系统出力最小为目标的目标函数,结合发电系统的功率平衡要求、分布式储能系统的电池能量状态(state of energy,SOE)约束、分布式储能系统功率和容量约束,采用线性递减惯性权重粒子群优化算法,旨在在已有的约束条件下,寻求分布式储能系统的最佳效率。通过仿真分析该方法可以提高光伏消纳能力,减少储能系统动作次数,进一步增加储能系统的寿命。展开更多
文摘分布式储能具有分散灵活等特点,多分布式储能协同配合可以解决单一储能调节能力差、范围小的问题,可以进一步提高新能源消纳能力。提高新能源利用率。本工作通过建立一个光伏电站、两个分布式储能系统模型,并通过分析光伏电站出力,利用储能系统跟踪光伏出力的特点建立以分布式储能系统出力最小为目标的目标函数,结合发电系统的功率平衡要求、分布式储能系统的电池能量状态(state of energy,SOE)约束、分布式储能系统功率和容量约束,采用线性递减惯性权重粒子群优化算法,旨在在已有的约束条件下,寻求分布式储能系统的最佳效率。通过仿真分析该方法可以提高光伏消纳能力,减少储能系统动作次数,进一步增加储能系统的寿命。
