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海岛低碳综合能源微网优化方案设计
被引量：
9
1
作者
邢晓敏
杜钧淇
+1 位作者
李贻涛
周茉
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第1期3-13,共11页
海岛微网不同季节的风光出力和负荷水平不同并且缺少跨季节性的长期储能方式,导致了当前海岛微网大规模弃风弃光和高额碳排放。为了提高风光利用率和降低碳排放,建立了包含氢储能系统和海水源热泵的海岛综合能源微网。以最小化年化成本...
海岛微网不同季节的风光出力和负荷水平不同并且缺少跨季节性的长期储能方式,导致了当前海岛微网大规模弃风弃光和高额碳排放。为了提高风光利用率和降低碳排放,建立了包含氢储能系统和海水源热泵的海岛综合能源微网。以最小化年化成本、最小化弃风光率、最小化碳排放量为目标函数,以分布式电源出力和功率平衡为约束,采用NSGA-Ⅲ算法对各分布式电源的容量进行多目标优化配置,使用模糊隶属度函数选取综合满意度最大的解,算例结果证明了综合能源微网的优越性,为今后海岛微网的规划建设提供参考。
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关键词
海岛供电
综合能源微网
氢储能
海水源热泵
优化配置
发电侧收益
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职称材料
季节分型下一种面向风电功率日前预测的深度自适应滤波框架
被引量：
2
2
作者
杨茂
闫琦
+3 位作者
苏欣
周茉
姜林
田圃晟
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期62-71,共10页
深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声...
深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声分量滤波,随后将其与有效分量重构得到去噪后的序列;在此基础上按季节分型,将去噪后的数值天气预报风速序列作为输入,在备选模型库中由验证集选用该季节最适合的风速-功率转化模型,并对测试集进行风电功率预测。选用中国东北某风电场进行算例分析,相较于其他分解算法,所提方法在不同季节的预测准确率可提升0.25%~1.58%,即季节分型下的深度自适应滤波框架可有效提高风电功率预测精度。
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关键词
相对熵
非局部均值去噪
季节分型
风电功率日前预测
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职称材料
题名
海岛低碳综合能源微网优化方案设计
被引量：
9
1
作者
邢晓敏
杜钧淇
李贻涛
周茉
机构
东北电力大学电气工程学院
华电吉林能源有限公司
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第1期3-13,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52177074)。
文摘
海岛微网不同季节的风光出力和负荷水平不同并且缺少跨季节性的长期储能方式,导致了当前海岛微网大规模弃风弃光和高额碳排放。为了提高风光利用率和降低碳排放,建立了包含氢储能系统和海水源热泵的海岛综合能源微网。以最小化年化成本、最小化弃风光率、最小化碳排放量为目标函数,以分布式电源出力和功率平衡为约束,采用NSGA-Ⅲ算法对各分布式电源的容量进行多目标优化配置,使用模糊隶属度函数选取综合满意度最大的解,算例结果证明了综合能源微网的优越性,为今后海岛微网的规划建设提供参考。
关键词
海岛供电
综合能源微网
氢储能
海水源热泵
优化配置
发电侧收益
Keywords
island power supply
integrated energy microgrid
hydrogen energy storage
seawater source heat pump
optimized configuration
power generation side revenue
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
季节分型下一种面向风电功率日前预测的深度自适应滤波框架
被引量：
2
2
作者
杨茂
闫琦
苏欣
周茉
姜林
田圃晟
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
华电吉林能源有限公司
长春华信电力成套设备
有限公司
国网北京供电
公司
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期62-71,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2403000)
新能源与储能运行控制国家重点实验室开放基金资助项目(NBY51202201693)。
文摘
深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声分量滤波,随后将其与有效分量重构得到去噪后的序列;在此基础上按季节分型,将去噪后的数值天气预报风速序列作为输入,在备选模型库中由验证集选用该季节最适合的风速-功率转化模型,并对测试集进行风电功率预测。选用中国东北某风电场进行算例分析,相较于其他分解算法,所提方法在不同季节的预测准确率可提升0.25%~1.58%,即季节分型下的深度自适应滤波框架可有效提高风电功率预测精度。
关键词
相对熵
非局部均值去噪
季节分型
风电功率日前预测
Keywords
kullback-leibler divergence
non-local means de-noising
seasonal classification
day-ahead forecast of wind power
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海岛低碳综合能源微网优化方案设计
邢晓敏
杜钧淇
李贻涛
周茉
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023
9
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职称材料
2
季节分型下一种面向风电功率日前预测的深度自适应滤波框架
杨茂
闫琦
苏欣
周茉
姜林
田圃晟
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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