| 基于粒子群算法的储能电站经济优化调度策略 |
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| 引用本文： | 王德顺,薛金花,叶季蕾,许庆强,费骏韬.基于粒子群算法的储能电站经济优化调度策略[J].可再生能源,2019(5):714-719. |
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| 作者姓名： | 王德顺 薛金花 叶季蕾 许庆强 费骏韬 |
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| 作者单位： | 中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 |
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| 基金项目： | 国家电网有限公司总部科技项目(借鉴葡萄牙经验的高比例新能源接入电网的安全性研究);国网江苏省电力公司科技项目(规模化储能应用关键技术及集中远程数据管理平台建设J2017017) |
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| 摘 要： | 储能电站的功率分配方案直接影响其调度成本,合理的功率分配方案是保障电站运行经济性的基础。为了合理有效地进行储能电站功率分配,文章以单位周期内调度成本最低为优化目标,搭建了考虑电池容量损失的储能电站调度成本模型,并利用粒子群优化算法(PSO)寻求储能电站调度任务的最优分配方案。在保证完成储能电站调度任务的同时,最大限度地降低调度成本。案例仿真结果表明,文章所提出的PSO优化分配方案比传统等比例功率分配方案具有明显的优越性。当储能电站在传统调度方法下寿命终止(1 597次)时,PSO优化调度方法同比节约调度成本约19.7%,且在此基础上可继续工作370次,使储能电站的运行寿命延长23.2%。
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| 关 键 词： | 储能电站 功率分配 调度成本 粒子群优化 经济性 |
Economic optimization scheduling strategy for battery energy storage system based on particle swarm optimization |
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| Wang Deshun,Xue Jinhua,Ye Jilei,Xu Qingqiang,Fei Juntao.Economic optimization scheduling strategy for battery energy storage system based on particle swarm optimization[J].Renewable Energy,2019(5):714-719. |
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| Authors: | Wang Deshun Xue Jinhua Ye Jilei Xu Qingqiang Fei Juntao |
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| Affiliation: | (China Electric Power Research Institute Co.,Ltd,Nanjing 210003,China;Stage Grid Jiangsu Electric Power Co.,LTD,Nanjing 210024,China;State Grid Jiangsu Electric Power Co.,Ltd. Electric Power Research Institute,Nanjing 210000,China) |
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| Abstract: | Wang Deshun;Xue Jinhua;Ye Jilei;Xu Qingqiang;Fei Juntao(China Electric Power Research Institute Co.,Ltd,Nanjing 210003,China;Stage Grid Jiangsu Electric Power Co.,LTD,Nanjing 210024,China;State Grid Jiangsu Electric Power Co.,Ltd. Electric Power Research Institute,Nanjing 210000,China) |
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| Keywords: | battery energy storage system power allocation costs of scheduling particle swarm optimization economy |
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