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在居民小区配置光伏系统可减小电力系统的供电压力,配置储能装置能够减小光伏弃光率,同时还可以实现负荷的时空转移,减小负荷峰谷差。为使居民小区光储系统的配置更加合理,利用充放电次数和放电深度对储能电池寿命的影响,通过改进曲线拟合方法及线性分段处理方法,获得更加准确的曲线拟合函数和与原曲线更加贴合的分段线性函数,建立储能电池动态损耗模型;以光储系统年均净收益最大和负荷峰谷差最小为目标函数,对光储系统进行优化配置;最后使用不同权重求解方法得到光伏出力值及负荷需求值,采用多目标粒子群算法对在不同运行场景下的居民小区光储系统配置问题进行求解,并通过仿真对比分析不同运行场景下光储系统的运行策略。结果表明,居民小区储能系统在并网场景下的经济性和削峰填谷效果更佳,所采用模型合理有效,可为居民小区光储系统的规划建设提供参考。 相似文献
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在能源革命的大背景下,用户侧配置储能由于可有效地转移负荷,减少用电峰谷差异,降低用户用电成本,因此在近些年来得到广泛运用。但由于储能系统本身价格较为高昂,如何优化配置储能容量成为关键问题之一。首先,基于用户侧两部制电价制度,计及社会发展对储能的影响,以用户加装储能后获取月综合效益最大为目标建立储能优化配置模型。然后,考虑到节假日和天气状况等因素,提出了一种适用于多场景的用户侧储能配置决策方法,以满足用户侧储能配置的个性化需求。最后,选取4家典型的大用户的历史负荷数据进行算例仿真,利用CPLEX求解器进行求解,分析探讨了储能配置的合理性和经济性。仿真结果表明,该储能优化配置方法在提高模型精准度的同时能进一步提高配置经济性,为不同用户侧储能的商业化应用提供借鉴。 相似文献
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吕晨旭 《电力系统保护与控制》2017,45(17):144-151
随着分布式家庭光伏系统等小型光储系统应用越来越广泛,其经济运行成为一项重要课题。针对家庭等小型光储联合系统的优化运行问题,提出了一种实时经济调度方法。该方法以对当前时段的储能制定充放电策略为基础,首先建立了模型对当前时段储能的充电成本和下一时段初储能放电收益进行评估,其次依据经济学中边际成本等于边际收益时综合效益最大的原理制定实时经济调度方案。该方法能够在满足家庭光储调度实时性的同时最大程度上追求经济性,从而较好地消除传统实时经济调度方案中储能充放电行为制定的主观性,提升了实时经济调度的优势。最后通过算例验证了所提方法的有效性。 相似文献
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“双碳”背景下,PSCS(光储充电站)逐渐成为EV(电动汽车)充电站的主流形式。为解决PSCS光伏发电和用户充电行为的不确定性问题,同时保障PSCS的盈利,提出一种考虑EV用户行为和光伏不确定性的PSCS储能容量优化配置方法。首先,采用改进K-means算法对光伏出力数据进行聚类,构建典型光伏出力场景及其概率分布规律。其次,分析EV的充电行为特性,计及环境温度变化对EV耗电量的影响,建立EV充电负荷模型。最后,考虑需求响应,建立以购电成本、碳排放成本、售电收益等为目标函数的经济运行模型。算例分析结果表明,在进行PSCS储能容量配置时考虑光伏出力不确定性和需求响应,能够减少碳排放量并保证PSCS的经济效益。 相似文献
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作为能耗第三的交通行业,由于用能需求的增长以及疫情的影响,能源结构面临转型升级.光伏与储能技术的发展,为其在交通行业的应用提供了可靠支撑.该研究提出了一种考虑储能动态特性应用于高速公路场景的光储协调配置方案.首先,基于储能的物理放电特性,建立了储能寿命模型与等效寿命损耗成本.然后,提出了协同配置方案的优化模型,将等效寿... 相似文献
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推进用户侧分布式光储一体化发展是提高新型电力系统新能源消纳能力的重要举措。然而,储能高昂的投资成本阻碍了用户侧光储系统的推广进程,亟需合理的储能容量优化配置方案为用户提供更加理性的决策依据,以提升系统经济性和环境友好性。现有容量规划方法往往基于典型场景进行储能运行模拟,未考虑全年每个典型场景之间的功率波动特征以及某些极端场景对于容量配置结果的影响,难以保证规划结果的准确性。为此,文中提出了一种基于场景线性化重塑的用户侧储能容量高效规划方法。首先,以聚类结果中的典型场景为基,通过最小二乘法近似地线性表示全年中的极端场景;其次,将场景线性化结果嵌入储能全年运行约束中,并通过重新构造决策变量来减小优化问题的规模;最后,通过实际算例分析了用户侧配置储能的经济效益,并将所提出的规划方法与已有方法进行仿真结果对比。结果表明,所提出的规划方法能够减小精确模型运行所需的决策变量规模,在提升计算效率的同时取得比已有近似方法更准确的规划结果。 相似文献
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优化储能充放电策略有利于提升光储充电站运行经济性,但是现有模型驱动的随机优化方法无法全面考虑储能系统的复杂运行特性以及光伏发电功率、电动汽车充电负荷的不确定性.因此,提出一种基于深度强化学习的光储充电站储能系统全寿命周期优化运行方法.首先对储能运行效率模型和容量衰减模型进行精细化建模.然后考虑电动汽车充电需求、光伏出力和电价的不确定性,在满足电动汽车充电需求和光伏消纳的条件下,以光储充电站收益最大化为目标,建立了基于强化学习的储能优化运行问题.考虑到储能充放电决策动作的连续性,采用双延迟深度确定性策略梯度算法进行求解.采用实际历史数据对模型进行训练,根据当前时段状态对储能充放电策略进行实时优化.最后,对所提方法及模型进行测试,并将所提出的方法与传统模型驱动方法进行对比,结果验证了所提方法及模型的有效性. 相似文献
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电池储能系统(battery energy storage system, BESS)的优化配置决定了其功能是否能得到有效利用。现有BESS配置研究通常基于平衡网络模型和极限运行工况假设,但实际配电网具有显著不平衡特性,且负荷和分布式发电不确定性导致网络运行工况复杂。同时,BESS配置优化问题求解常用的启发式算法或数学规划方法无法兼顾效率和精度。针对上述问题,提出了一种考虑源荷不确定性的不平衡主动配电网BESS两阶段混合优化配置模型。首先,建立两阶段的BESS优化配置模型,第一阶段旨在优化BESS配置容量以降低投资和维护成本,第二阶段通过优化BESS充放电计划以降低网损和增加削峰填谷收益。然后,采用结合粒子群优化算法和二阶锥规划的混合求解策略求解上述储能配置优化问题,以达到优势互补、整体提升的计算效果。最后,基于澳大利亚某配电网对所提BESS两阶段优化配置模型的有效性和优越性开展仿真验证。 相似文献
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风电出力的时间特性是制约风电消纳的重要因素之一。文中以提高风电利用率为主要目的,利用电池储能消纳系统弃风,并分析储能在运行过程中的带来的诸多效益,如风电并网效益,环保效益等。依据风速时序特性生成大量场景并结合基于KD距离的场景削减技术,综合考虑各效益项及储能成本,获得具有普适性的综合收益,并以此为目标构建模型,优化储能的容量配置。文中提出互斥技术优化储能的运行策略,通过引入0-1辅助变量,计及运行过程中储能的充放电功率和越限功率的相互关联特性,将表征储能运行策略的分段函数线性化,从而显著的缩小系统的计算时间。并通过算例验证所提方法的有效性。 相似文献
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新能源电站配置一定容量的储能可以有效提高新能源消纳水平。储能功率与放电时长的优化配置是前期规划设计阶段的重要问题,针对该问题提出一种储能优化配置方法。在电池储能综合模型的基础上,考虑储能充放电次数和深度对寿命的影响,建立了以风光储电站年净收益最大为目标函数的储能优化配置模型;以充放电功率、容量和电池寿命为约束条件,采用改进粒子群算法和8 760 h生产模拟方法进行求解;通过对某风光储示范电站项目进行算例验证,结果表明所提方法能够考虑新能源发电的不确定性和储能寿命对优化配置方案的影响,得到合理的储能配置方案。 相似文献
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目前已有的考虑风电场储能配置方法相关研究缺少对电力市场交易场景的考虑以及储能充放电成本计算。因此提出一种考虑多交易和储能充放电成本的风电场日前交易和日内交易的储能容量配置方法。首先,通过Canopy-K-means聚类方法对日内电价历史数据进行聚类以确定日交易场景。其次,参考北欧电力市场交易模式,提出储能单次充放电成本折算方法和考虑多场景的风电场参与日前日内市场的储能配置方法。最后,以丹麦某风电场作为算例,结果表明该储能配置方法的全年净收益比单场景储能配置下最高可以提高6.92%,比无配置储能下提高5.11%,验证了所提方法的可行性及有效性,为风电场储能配置方法提供参考。 相似文献