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。     

基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置

为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用,建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型,结合蓄电池和超级电容器储能特性,利用风电和负荷48 h的发用电数据,研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法,算例分析证明该算法具有有效性和实用性,优化后的系统很大程度上节省了经济成本。     

基于QPSO微电网混合储能系统容量优化配置

储能装置配置的容量不仅影响微电网的经济运行,而且影响供电的可靠性。研究具有典型负载、可再生能源和由电池和超级电容组成的混合储能系统(HESS)的孤立微电网,使用了优化HESS容量的量子行为粒子群优化(QPSO)算法。根据超级电容和电池各自的功率补偿能力,利用低通滤波器原理,采用合理的能量调度策略,避免电池频繁充放电。考虑每种储能类型的额定功率,修正各自的补偿功率。通过判断充电状态是否达到极限,再次修正数值。孤立微电网的仿真结果验证了HESS优化容量配置方法的有效性。以西北地区一个独立微电网为例,验证了该方法的有效性。QPSO与传统粒子群算法(PSO)的比较表明,其可以更快地找到最优解,HESS具有更低的日常开销。     

基于加速时间预测的现代有轨电车储能系统能量管理与容量配置优化研究

电池寿命过短和配置空间有限是现代有轨电车储能系统应用存在的重要问题,给其能量管理策略和容量配置方法的设计带来了挑战。该文首先对影响电池寿命的因素进行了分析,建立了寿命估计模型。针对电池与超级电容混合储能系统,提出了基于加速时间预测的能量管理策略:根据车辆加速时间计算超级电容的实际可用功率,进而决定电池和电容的功率分配。该策略基于有轨电车运行周期性确定加速时间预测窗口,并充分考虑超级电容放电时间。仿真和实验验证了该策略具有充分利用超级电容能量和减弱电池寿命衰减的良好效果。同时,分别基于基本阈值策略和加速时间预测控制策略进行优化容量配置,分析不同控制策略对容量配置结果的影响。结果表明该文的策略通过降低超级电容的配置要求以及延长电池寿命实现了全寿命周期成本的降低。     

基于混合NSGA-Ⅱ算法的基站电源容量配置优化

偏远地区5G通讯基站的运行功耗较大,风光新能源构成的基站供电系统可以很好地解决偏远地区电网难以接入的问题。新能源基站供电系统元件容量的选取对系统的稳定性和经济性均有重大影响。为实现稳定性和经济性的综合规划,以等价年金总成本和负荷缺电率最小化为目标函数,以蓄电池荷电状态、年污染物排放量等为约束条件建立容量配置优化模型,提出一种混合NSGA-Ⅱ算法引入帕累托前沿的求解。针对传统NSGA-Ⅱ算法初始群体选取较随意和拥挤度计算方法进行了相应改进,使得改进后的算法收敛性和帕累托前沿多样性有了较大提升。最后,利用改进后的混合NSGA-Ⅱ算法对四川某实际通讯基站供电系统项目进行配置优化求解,验证了混合NSGA-Ⅱ算法的有效性。     

有轨电车混合动力系统能量交互型管理策略与容量配置协同优化研究

能量管理策略和容量配置是有轨电车混合储能动力系统设计的关键环节,其结果直接影响有轨电车的运行性能和经济效益。本文提出一种改进后带有能量交互状态的能量管理策略,根据实际车辆与线路要求,以重量最轻为优化目标进行容量配置优化,对比说明改进策略中电池与超级电容能量交互的优越性,并在实验平台上进行验证。仿真和实验表明,改进后的能量管理策略减轻了储能系统的重量,使储能系统在极端情况下能够正常运行。     

基于ANN锂电池混合储能系统容量优化配置

针对单类型锂电池储能难以同时满足能量型、功率型储能应用场景需求,文章采用混合储能技术实现不同类型锂电池储能在能量和功率特性上的互补,不仅减少了功率变换器等附属设备投资,同时最大限度地发挥不同锂电池储能技术优势。以储能系统功率容量匹配最佳、储能投资回收期最短建立目标函数,引入BP神经网络(BP-ANN)算法求解锂电池混合储能系统功率容量最优配置,使其在满足经济性的前提下满足工程需要,提高储能效益。最后,通过Matlab编程进行算例分析,验证所提方法的合理、有效性。     

基于改进粒子群算法的独立光伏发电系统储能容量优化配置研究

在独立光伏发电系统设计中,合理的规划配置储能系统容量及不同储能元件之间的容量比,对于光伏发电产业的长远发展具有非常重要的现实意义。结合超级电容器和蓄电池实际的储能特性,研究包含这两种储能元件的储能系统能量管理策略;以储能装置的全生命周期费用为优化目标,建立以独立光伏发电系统负荷缺电率等可靠性指标为约束条件的约束模型;提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量优化配置方法,并进行了优化软件的编写和算例验证。     

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。     

混合储能参与自动发电控制容量优化配置

储能装置参与调频具有成本高和寿命短的特点,需要进行容量优化配置来降低成本才能提高其实用性.以年综合成本最小为目标,根据白噪声随机扰动与风电扰动数据组成的区域控制偏差,对超级电容器和蓄电池共同构成的混合储能系统进行容量优化配置,并通过仿真验证所提容量配置策略的优越性.配置过程中对区域控制偏差进行分配时,采用超级电容器优先...     

基于能量协调控制的混合储能系统容量配置方法

为了平滑离网光伏发电系统中源荷之间功率差的随机波动,提出了一种适用于混合储能系统中不同储能介质之间充放电功率分配的能量协调控制策略。该策略依据不同储能介质的实时荷电状态,结合最大可能充放电时间,令超级电容器优先充放电,当达到其充放电极限时,再控制蓄电池进行充放电。在此基础上根据全寿命周期理论,考虑实时荷电状态、负荷缺电率和系统自主运行能力等约束,建立混合储能系统容量配置优化模型。利用改进粒子群算法对算例进行求解分析,并与单一蓄电池储能进行比较,验证能量协调控制策略的有效性和容量配置优化模型的正确性。     

计及直流配电效益的混合储能系统容量配置模型

为了解决在直流配电网下平抑风电场出力波动的混合储能系统容量优化配置问题,提出了一种以钒电池-超级电容混合储能系统为研究对象的多目标容量配置模型。首先,以风电场实际输出功率和储能设备荷电状态为指标构建了风电场目标功率输出曲线;然后,分别建立了以计及直流配电效益的最小年均成本和最大风电场输出功率合格率为目标函数,以荷电状态、功率出力等为约束条件的多目标容量优化配置模型;最后,采用自适应遗传算法求解所建模型。结果表明,直流配电效益主要体现在降低传输损耗带来的收益,而节省的换流成本和增加的直流换流站成本影响有限。     

基于改进猫群算法的氢储能容量优化配置

以氢储能系统为基础,构建了风力发电和氢储能系统为主的混合微电网系统。本文对氢储能系统中的电解槽、燃料电池和储氢罐的容量进行了优化配置。综合考虑微电网的经济成本、供电可靠性和弃风率3个指标,构建了氢储能系统的容量优化配置模型;分别采用典型日和场景集的风电出力和负荷,建立氢储能系统的容量优化模型,以反映风电出力和负荷的随机性对优化结果的影响;采用动态权重的改进猫群算法对所提氢储能系统的容量优化配置模型进行求解。通过算例验证了改进猫群算法的可行性,同时也证明了所提氢储能系统容量优化配置模型的合理性。     

基于ISSA的光储微网混合储能容量优化配置

近年来,新能源的大力发展促使分布式能源结合本地负荷的微网结构应运而生,针对光储微网混合储能容量优化配置的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法（ISSA）对以经济性为目标建立的储能容量配置模型进行求解。首先,利用分时电价策略优化混合储能系统充放电功率,建立以储能系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型;其次,针对传统麻雀搜索算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用精英反向学习初始化种群,并结合粒子群算法改进麻雀位置更新公式,同时引入莱维飞行策略扩大算法搜索范围。最后,通过算例分析验证了所提策略的合理性和有效性。     

考虑电氢耦合的混合储能微电网容量配置优化

在当前电氢联系日益紧密以及微电网技术发展日益成熟的条件下,以单位电量成本、负载失电率和能量过剩率为目标函数,提出考虑电氢耦合的混合储能微电网容量优化配置方法.其中,氢储能系统主要包括电解槽、燃料电池及储氢罐等元件.该储能系统清洁无污染,能够提高光伏发电利用率,平抑直流母线电压波动.采用粒子群优化算法求解具体算例,得到综...     

计及碳收益的风电场混合储能容量优化配置

风电场输出功率波动剧烈,直接并网会影响电力系统的安全稳定运行,需要配置储能平滑风电功率使其满足并网要求。为克服滑动平均法追随性差而导致储能配置容量较大的问题,提出分级滑动平均法用于确定风电功率平滑目标;采用Butterworth低通滤波对风电功率偏移量进行分解,将低频分量和高频分量分别作为锂电池储能和飞轮储能的参考功率;考虑储能初始投资及置换等成本以及售电收益、碳交易收益,建立风电场混合储能容量优化配置模型,并采用自适应混沌粒子群优化算法进行求解;利用某48MW风电场的运行数据进行仿真验证。仿真结果表明：分级滑动平均法更适用于确定风电功率平滑目标,锂电池与飞轮混合储能有利于提高风储系统全生命周期的净收益。     

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。     

考虑大规模风电接入的电力系统混合储能容量优化配置

不同储能技术在响应特性、经济成本、容量规模等方面各具特色,适用于不同的应用场景.由2种或多种储能装置耦合形成的混合储能系统往往能够综合各方技术经济特性,显现出更加优异的性能.针对现有电网受可再生能源出力波动性的影响日益严重、促进消纳存在技术瓶颈、调峰压力大等问题,提出了一种由全钒液流电池和先进绝热压缩空气储能组成的混合储能系统,建立了考虑大规模风电接入的系统容量优化配置模型.首先,分析了风电出力的频谱特性,提出了一种基于经验模态分解的风电功率分配策略;然后,基于该策略,构建了混合储能系统的双层容量优化配置模型,上层以规划期内总经济投入最小为目标决策混合储能系统的配置容量,下层以系统运行成本最低为目标决策其日前发电计划;最后,基于某实际电网典型日的风电及负荷数据对所提模型进行了仿真分析与验证.算例结果表明:所提混合储能系统的容量优化配置模型不仅可以满足电网的多性能需求,还能有效提升系统的经济性.