基于改进鲸鱼算法的混合储能系统容量优化配置

针对微电网中使用可再生能源的高随机性和间歇性等特征,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。该方法以混合储能系统成本最低、平抑可再生能源功率波动效果最优与电网联络线利用率最高为目标,通过建立混合储能容量优化配置模型并采用改进鲸鱼优化算法对所建立的模型进行求解得到最优混合储能系统容量优化配置。最终对比传统鲸鱼优化算法和传统粒子群算法来验证改进鲸鱼算法可以更合理地配置混合储能系统的容量,使可再生能源功率波动的平抑效果提高,同时也使微网联络线利用率变高,保证微电网可靠、经济地运行,进而实现资源的合理利用。     

基于LQ-GSA的独立型微网容量优化配置

独立型微网容量优化配置是微网规划建设中的重要环节,文中提出一种基于莱维飞行的量子引力搜索算法(LQ-GSA)对独立型微网系统中的风力发电、光伏发电和蓄电池容量进行优化配置。在保证系统供电可靠性和新能源消纳的基础上,建立以平准化能源成本为优化目标的独立型微网容量优化配置模型,通过引入收缩扩张系数动态调整策略和莱维飞行改进量子引力搜索算法以增强算法的全局寻优能力。利用文中所建立的模型进行仿真分析,并与其他万有引力搜索算法和粒子群算法结果比较,算例结果表明所提算法具有较高的求解精度和稳定性,能够保证独立微网系统的经济可靠运行。     

计及功率交互约束的含电—氢混合储能的多微电网系统容量优化配置

在混合交直流多微网系统中,其经济性和运行可靠性受到容量优化配置的影响。考虑到基于电储能以及氢储能系统(电解槽/燃料电池/储氢罐)的混合储能系统所具有的优势,建立了电-氢混合储能型多微网系统框架。其次,针对电-氢混合储能型多微网系统,提出了考虑系统的实时能量供需状态和储能状态的多微网运行控制策略。在容量优化配置模型中引入功率交互约束模型,并在配置过程中嵌入所提出的运行控制策略。最后,以算例分析证明功率交互约束的必要性,并采用灰狼-正弦余弦优化算法求解配置模型。所得配置结果优于改进灰狼算法和改进粒子群算法。通过模拟全年运行情况,验证了所提优化配置方法的有效性和电-氢混合储能系统在季节性储能上的优势。     

基于改进鲸鱼算法的储能系统优化配置研究

在含大规模风电的配电网中增设储能系统能够降低风电出力波动带来的不利影响。针对储能系统在电网中安装地址及容量优化的问题,以有功网损、电压偏差及总投资成本最小为目标,建立了储能系统多目标优化配置模型。为克服鲸鱼算法求解高维多目标优化问题时易陷入局部最优的问题,引入立方混沌映射、混合蛙跳个体交流机制以及综合满意度评价机制对基本鲸鱼算法进行改进。以IEEE33节点系统为算例,采用改进的鲸鱼算法对储能优化配置模型求解,仿真结果表明,所提模型能有效对储能系统进行选址定容,提高系统经济性和安全性,同时验证了改进鲸鱼算法的准确性和有效性。     

基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用本文改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将本文算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。     

基于需求响应的光伏微网储能系统多目标容量优化配置

电力市场环境下,考虑需求响应对光伏微网储能系统配置的影响,对光伏微网商业化投资决策具有重要意义。峰谷分时电价下,构建基于电量电价弹性矩阵的用户多时段电价响应模型,提出分时电价下储能充放电策略及微网优化运行策略,构建微网投资收益模型。根据系统调度和约束条件,以光伏利用率最大和年净利润最大为目标,采用改进非劣排序遗传算法Ⅱ求解所建光伏微网储能系统多目标容量优化配置模型。将优化方法应用于广东某实际微网,验证了模型和算法合理性。     

基于改进布谷鸟算法的风光储联合供电系统储能容量优化配置研究

在风光储联合供电系统中,科学的配置储能元件的容量,分配不同储能元件之间的容量比,具有非常深远的意义。通过分析蓄电池和超级电容器的特性,提出基于该两类元件的混合储能系统及其能量分配策略,根据全生命周期(LCC)理论,以储能费用最小为目标,以蓄电池输出功率和系统负荷缺电率等指标为约束条件,建立储能容量优化模型。提出了自适应布谷鸟搜索算法,并用于求解某风光储联合供电系统的储能优化问题。算例结果分析显示,采用文中所述的能量分配策略和改进的布谷鸟算法可以有效降低储能系统成本,验证了模型及算法的正确性。     

基于改进NSGA2算法的混合储能系统容量优化配置

由于储能系统能够快速地补偿系统所需的能量,在风电场侧安装混合储能装置,可以有效减小风电功率波动对电力系统运行的稳定性和可靠性造成的影响。为了使各储能元件能发挥其工作特性优势,制定了超级电容优先充放电,蓄电池再进行充放电的协调控制策略;考虑到混合储能系统的容量配置问题,建立了以混合储能系统的成本、风电功率输出平滑率以及蓄电池的充放电次数为目标的混合储能系统多目标容量配置模型;针对传统优化算法的目标权重人为选择及常规NSGA2算法的局部收敛等问题,将改进NSGA2算法用于混合储能系统容量的多目标优化配置,得到混合储能系统的最佳容量配置方案。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置方法的有效性。     

基于元模型优化算法的混合储能系统双层优化配置方法

混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势,针对混合储能在风电平抑中的配置问题,提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先,利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解,得到混合储能需要平抑的功率。然后,针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题,提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略,以荷电状态、充放电功率为约束条件,以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数,以提高蓄电池的使用寿命;外层以最小容量、最小功率为约束条件,以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题,提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明,所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时,有效避免蓄电池频繁充放电,从而提高了其使用寿命;相比于传统的启发式求解方法,基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快,所得优化配置结果更精确。     

基于改进遗传算法的蓄电池容量配置及充放电策略研究

蓄电池作为储能装置,是确保微网稳定经济运行的重要组成部分,为了研究它对微网经济效益的影响,建立了基于微网经济性最优的蓄电池容量配置模型。针对某企业内热电联产型微网系统,构建了孤网和并网下以综合运行成本最低为目标函数的微网经济优化调度模型,在孤网下提出了一种定量分析方法配置蓄电池所需最小容量,通过模型求解确定实现微网总成本最低所需配置的蓄电池容量。在实时电价背景下,采用改进遗传算法优化各时刻蓄电池出力及向外网的购售电量,制定了蓄电池最优充放电策略,仿真结果验证了所提模型、策略的有效性和算法的适用性。     

考虑荷电状态的光伏微电网混合储能容量优化配置

储能系统容量优化配置是提高系统稳定性、降低微电网成本的有效措施之一。本文提出了一种考虑荷电状态的能量管理策略,对光伏微电网混合储能系统进行容量配置。首先,综合分析微电网运行的稳定性和经济效益,以全生命周期费用和买卖电量费用之和最小为目标,建立含超级电容和蓄电池的光伏微电网储能模型。其次,结合光伏可供能量和负荷需求功率,应用改进能量管理策略和粒子群算法,建立光伏微电网混合储能系统（HESS）容量配置双层优化模型。最后,以某地实际数据为例对优化问题进行求解,将优化结果与传统储能配置方法进行对比,验证了所提方法的有效性,为光伏微电网混合储能系统容量优化配比提供参考。     

混合储能多目标容量优化配置

针对蓄电池和超级电容混合储能系统的容量配置,提出了混合储能系统多目标容量优化配置模型,该模型以经济成本、供电可靠性、能量过剩和供需平衡为目标,以蓄电池的SOC、超级电容的端电压和最大功率为约束,同时考虑能量控制策略的影响,应用改进粒子群优化算法同时对蓄电池和超级电容的容量和功率进行设计,并通过仿真验证了所提多目标容量配置算法的快速收敛性和可靠性。     

多目标多工况双储能协同运行策略

针对风电场弃风严重、预测误差大和风电波动率较大等问题,提出一种计及多工况的多目标双储能协同运行策略.根据不同工况制定15 min时间尺度内的储能补偿负预测差值策略,并设定5 min时间尺度内的储能平抑风电波动策略.根据所提的不同策略设计2种运行方式.在此基础上,考虑双储能系统协同运行策略对容量配置的影响,建立以最大化补偿负预测差值和最大化平抑风电波动为目标函数的储能容量优化配置模型,采用结合遗传特征的粒子群算法进行求解.以中国新疆维吾尔自治区某50 MW风电场为例验证了所提策略的合理性及模型求解方法的有效性.     

基于改进麻雀算法的园区综合能源系统优化研究

将虚拟储能与园区内实体储能装置相结合,提出一种新型混合储能系统。针对原始雀搜索算法易陷入局部最优、收敛精度不够、迭代时间过长等问题进行改进:使用Circle混沌映射初始化,形成均匀分布麻雀个体;引入余弦变化的惯性权重因子平衡局部和全局搜索能力以及Levy飞行避免搜索停滞,陷入局部极值;对最优麻雀进行维度交叉变异,保证结果最优。通过算例分析,改进麻雀算法优化后园区单日总成本比原始麻雀算法、烟花算法、粒子群算法降低了7.32%,4.39%和1.81%,新型混合储能系统的新能源消纳量比实体储能增加27.8%且单日成本降低了7.85%。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

计及波动平抑与经济性的风光储系统中混合储能容量优化配置

为了平抑风电、光伏的出力波动,减少其带给微网的不利影响,以风光储系统中的混合储能系统(Hybrid En-ergy Storage System,HESS)为研究对象,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和神经网络的HESS容量优化配置方法.采用VMD分解并结...     

面向配电网设备利用率提升的分布式储能优化配置

随着配电网中负荷峰谷波动特性加剧以及分布式电源的渗透率加大,分布式储能势必成为配电网构建“供储销”新形态,提升存量变配电设备利用率和分布式可再生能源消纳能力是一种可行的技术方案选择。针对配电网时段性、局部性设备重过载负荷平衡需求,提出基于线路和变电设备两阶段潮流灵敏度搜索的分布式储能选址定容优化模型,以储能总投资最小为优化目标,考虑配电网潮流约束及储能运行约束,采用遗传算法优化求解分布式储能配置策略。算例分析表明,结合配电网发用电负荷分布特性、配变电能力,优化规划分布式储能,可发挥分布式储能对传统配电网投资的替代效应,提升配电网资产整体利用率。     

基于风电场景概率的电热混合储能优化配置

本文提出一种考虑风电典型场景概率的电热混合储能优化配置方案,以提高风电入网的经济性和可行性。首先通过场景分析,利用k-means聚类法将大量风机历史出力数据简化为6个典型出力场景,确定各场景发生的概率,其中聚类数目由肘部曲线法和Dunn指数法综合确定;其次提出电热混合储能系统控制策略,建立适用于多场景的风储联合系统模型;最后,以经济性成本最低与弃风量最小为目标,建立包含电、热负荷综合响应的容量配置优化模型,并将场景概率以权值的形式加入到目标函数中,利用粒子群算法对模型进行求解。通过仿真分析和与其他储能配置场景对比,我们发现所提出的配置策略能够提高风电利用率约11.04%,同时减少系统综合成本约44.52%,验证所提策略的合理性和有效性。