| 基于动态峰谷时段划分的储能调峰调频经济调度研究 |
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| 引用本文： | 曹石亚,李琼慧,黄碧斌,汪晓露,王乾坤.基于动态峰谷时段划分的储能调峰调频经济调度研究[J].中国电力,2012,45(8):64-68. |
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| 作者姓名： | 曹石亚 李琼慧 黄碧斌 汪晓露 王乾坤 |
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| 作者单位： | 1. 长沙理工大学 经济与管理学院，湖南 长沙 410114;2. 长沙理工大学 电价研究中心，湖南 长沙 410114;3. 国网湖南省电力有限公司 长沙供电分公司，湖南 长沙 410015;4. 湖南理工学院 经济与管理学院，湖南 岳阳 414000;5. 国网浙江湖州市德清县供电有限公司，浙江 湖州 310000 |
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| 基金项目： | 湖南省哲学社会科学基金资助项目(17JD02，18JD02，20YBQ004)；湖南省教育厅优秀青年项目(20B027，19B024)；湖南省企业管理与投资研究基地项目（18qytzyb3）；湖南省智能财会与工程应用研究中心基金资助项目(20ckyb03)；湖南省现代企业管理研究中心项目(17qgyb02，17qgyb03)；国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A12101YJ)。 |
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| 摘 要： | 为高效合理地利用储能(energy storage，ES)设备和提高ES多应用场景切换的准确性，在分析ES多应用场景的基础上，提出一种基于ES等容量调峰的峰谷时段划分方法，旨在提高峰谷时段划分和ES应用场景切换准确性。在此基础上，构建基于动态峰谷时段划分的ES多应用场景经济优化模型，即在非调峰阶段，利用ES参与平抑负荷波动，充分发挥了ES“闲时复用”的功能，进而提高了ES利用率和经济收益。仿真结果表明：相比单调峰经济模型，ES多应用场景经济优化模型投资回收期缩短了1.17年，与单调峰场景时段划分相比，动态峰谷时段划分方法投资回收年限缩短了1.75年，有效证明了该方法的可行性。
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| 关 键 词： | 光伏发电 晶硅电池 薄膜电池 聚光太阳能电池 技术经济 规模预测 |
| 收稿时间： | 2022-01-24 |
| 修稿时间： | 2022-06-27 |
Economic Analysis and Development Forecast of Photovoltaic Power Technology |
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| CAO Shi-ya
,
LI Qiong-hui
,
HUANG Bi-bin
,
WANG Xiao-lu
,
WANG Qian-kun.Economic Analysis and Development Forecast of Photovoltaic Power Technology[J].Electric Power,2012,45(8):64-68. |
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| Authors: | CAO Shi-ya LI Qiong-hui HUANG Bi-bin WANG Xiao-lu WANG Qian-kun |
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| Affiliation: | 1. School of Economics and Management, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China;2. China Electricity Price Research Center, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China;3. State Grid Hunan Changsha Power Supply Company, Changsha 410015, China;4. School of Economics & Management, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414000, China;5. State Grid Zhejiang Huzhou Deqing Power Supply Company, Huzhou 310000, China |
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| Abstract: | In order to effectively utilize energy storage (ES) devices and improve the accuracy of ES’s switching between multi-application scenarios, this paper proposes a peak-valley time division method based on equal capacity after analyzing ES’s multi-application scenarios and tries to improve the peak-valley time division. In addition, an economically optimized model of ES multi-application scenarios is constructed based on dynamic peak-valley time division, which employs ES to suppress load fluctuation during non-peak regulation, makes ES function normally even in idle hours, and improves ES’s utilization rate and economic benefits. Finally, the simulation analysis shows that compared with the economic model of monotonic peak regulation, the economically optimized model of ES multi-application scenarios can reduce the payback period by 1.17 years. Furthermore, compared with the monotonic peak time division, the dynamic peak-valley time division method can shorten the payback period by 1.75 years, which verifies the feasibility of the method. |
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