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
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。
