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基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法
引用本文:杨婷婷,李相俊,齐磊,张节潭. 基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法[J]. 电力建设, 2016, 0(8): 115-121. DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2016.08.018
作者姓名:杨婷婷  李相俊  齐磊  张节潭
作者单位:1. 华北电力大学电气与电子工程学院,北京市,102206;2. 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院),北京市,100192;3. 国网青海省电力公司电力科学研究院,西宁市,810008
基金项目:北京市科技新星计划项目(Z141101001814094),国家电网公司科技项目(No.DG71-15-039)Project supported by Beijing New-star Plan of Science and Technology(Z141101001814094),Science and Technology Project of SGCC(DG71-15-039)
摘    要:为最大程度提高光伏系统跟踪计划出力能力,基于短期光伏发电预测功率及预测误差的随机性,提出采用机会约束规划的储能系统控制方法。该方法以光储联合出力在调度计划上下限范围内为目标,考虑储能充放电功率与荷电状态(state of charge,SOC)约束条件,并采用基于蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟的改进自适应粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)进行求解,进而获得日前各时刻储能的充放电功率值。以典型光伏电站出力为例进行仿真,对比分析了固定系数和变化系数情况下光储跟踪计划出力效果与储能情况,结果验证了该控制策略的有效性与灵活性,并为日前储能充放电控制提供了参考方案。

关 键 词:光储联合发电  跟踪计划出力  机会约束  蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟  粒子群优化算法(PSO)

Control Method of Energy Storage System for Tracking Photovoltaic Power Generation Output Schedule Based on Chance-Constrained Programming
Abstract:
Keywords:photovoltaic/energy storage combined power generation  tracking scheduled output  chance-constrained  Monte Carlo simulation  particle swarm optimization algorithm(PSO)
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