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针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数(Radial?Basis?Function,RBF)神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。 相似文献
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为了量化光伏发电传输功率的可用性,文章基于光伏储能系统能量状态的Markov链,建立了光伏组件与储能系统之间能量传递过程模型,并采用蒙特卡洛方法,根据实际太阳光入射功率和负荷分布的概率密度函数,生成日间光伏功率和负荷的随机值;再根据二者的差值直方图得到转移概率、一步转移概率矩阵和极限概率,建立了不同尺寸储能装置的储能容量与传输功率可用性的关系。此外,对不同工作温度引起的电池容量下降进行了可用性影响研究,结果表明,温度影响电池充放电效率,从而影响储能容量,并通过数值计算得到了不同储能装置效率下储能容量与传输功率可用性之间的关系。该模型也适用于储能装置老化导致的储能容量降低的情况。 相似文献
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本文描述了一种智慧光伏储能充电桩系统的架构,并提出了一种易于通过单片机实现的实时能源管理策略。不同于常见光储充方案采取交流母线的形式,该充电桩采用了直流母线电气架构。储能系统直接挂载在直流母线上,支撑母线电压,同时可通过功率变换器实现与电网、光伏与电动汽车之间的能量交换。通过分析该电气架构中的电能流经途径、寻找最高传输效率路径,并通过储能充分利用峰谷差价,制定规划了光储充多能互补平台下的能源管理策略。经分析计算,该策略能充分发挥光伏、储能的作用,实现储能日内低倍率充放,降低充电桩使用成本。以晴天非通勤车辆三次快速充电为例,通过该策略增加收入达28%。 相似文献
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含分布式电源的电动汽车充电站的可再生能源供给常常小于电动汽车充电负荷,须要配电网辅助补充部分电能,不利于配电网的稳定运行。文章提出基于微电网内不平衡率的充电站储能系统的电能与电网电能联动策略。考虑配电网有峰、谷、平3种电价,故将充电站储能系统SOC分成3部分与之相对应,根据微网内可再生能源实时出力与负荷求出不平衡率U_R。当充电出现缺额时,由充电站储能系统和电网以不平衡率为比例协同补充充电缺额,实现了微电网内的能源协调控制。文章采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车负荷,通过对比不同用户响应度的配电网等效负荷和充电站储能系统SOC,验证了该策略在微电网运行优化的有效性。该策略充分发挥了充电站储能系统和电网的联合运行优势,减小了电网负荷峰谷差,优化了电网负荷曲线。 相似文献
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