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1.
旨在确定全钒液流电池(VRB)储能系统(ESS)的最佳配置,以应对主动配电网(ADN)中风力发电的集成。相应地,提出了一种考虑储能的动态效率和寿命的电池储能系统优化配置方法。与以前的研究不同,所提出的储能优化配置方法中考虑了VRB的动态效率和寿命。此外,该方法综合考虑了风电消纳、减少负荷中断、减少温室气体排放、网损、VRB ESS的投资成本等综合收益,以经济指标用于评估VRB ESS的渗透率,设计的VRB ESS可以使得ADN的经济性达到最佳。最后,通过改进的IEEE 33节点系统对提出的电池储能系统优化配置方法进行了验证。测试结果证明了所提方法的正确性并分析了主动配电网的潮流运行特性。 相似文献
2.
针对采用传统下垂控制的分布式电源无功功率分配不均,提出了一种高比例光伏微网无功均分控制中的Q学习方法.该策略融合人工智能算法的随机搜索机制以及Q学习算法的迭代机制.首先,针对采用下垂控制的分布式光伏,以微网总无功偏差量作为奖励函数的依据,构建电压幅值和无功功率之间的反馈.其次,根据最大奖励Q值对应动作控制分布式光伏输出电压幅值.最后,协调控制分布式光伏无功输出,实现含高比例光伏微网的全局最优控制.仿真结果证明了该策略可以有效提高无功均分控制效果,减少系统无功环流,提高电压质量. 相似文献
4.
5.
6.
7.
直流微网中母线电压的变化对负载有很大的影响。储能系统通过双向直流变换器调节直流母线电压的过程中,占空比会大幅度变化,使变换器呈现严重的非线性,导致母线电压不稳定。针对这一问题,将精确反馈线性化与反步滑模控制相结合应用于双向直流变换器中,解决了变换器的非最小相位特性和变结构特性,保证了系统在不确定性和非线性条件下、外界干扰情况下的鲁棒性和稳定性。首先分析了变换器的状态方程,通过坐标变换推导出精确反馈线性化模型,并在此模型上设计了反步滑模控制器。最后利用PSCAD软件进行仿真,验证了所提控制方法的有效性及优越性。 相似文献
8.
9.
关于短期及超短期风电功率预测的评述 总被引:11,自引:2,他引:9
讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。 相似文献
10.
讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。 相似文献