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跟踪光伏计划出力偏差的储能容量配置研究
1
作者
钟士元
陈俊志
+4 位作者
张华
王梦宇
朱自伟
夏鹞轩
宋冠宏
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第6期30-38,47,共10页
不同典型天气下光伏出力预测误差具有明显差异,为保证分布式光伏集群友好接入,提出一种考虑光伏发电功率预测误差不确定性的共享储能容量配置方法。首先基于注意力机制和长短时记忆神经网络(long-term short-term memory neural network...
不同典型天气下光伏出力预测误差具有明显差异,为保证分布式光伏集群友好接入,提出一种考虑光伏发电功率预测误差不确定性的共享储能容量配置方法。首先基于注意力机制和长短时记忆神经网络(long-term short-term memory neural network,LSTM)对分布式光伏出力进行预测,再与不同典型气象条件下的光伏出力实际值进行对比得到预测误差。然后以共享储能配置成本最优为目标,建立跟踪光伏出力计划偏差的共享储能容量配置模型,通过引入鲁棒机会规划约束来描述预测误差的不确定性,并采用凸逼近方法将原模型转化为确定性模型进行求解。仿真结果表明,所提方法在保证补偿效果的同时能最大提升储能配置的经济性。
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关键词
分布式光伏
功率预测
神经网络
跟踪计划出力
储能配置
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职称材料
题名
跟踪光伏计划出力偏差的储能容量配置研究
1
作者
钟士元
陈俊志
张华
王梦宇
朱自伟
夏鹞轩
宋冠宏
机构
国网江西省电力有限公司经济技术研究院
南昌大学信息工程学院
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第6期30-38,47,共10页
基金
江西省自然科学基金项目(20232BAB212021)
国网江西省电力有限公司重点研究科技项目(521825220001)。
文摘
不同典型天气下光伏出力预测误差具有明显差异,为保证分布式光伏集群友好接入,提出一种考虑光伏发电功率预测误差不确定性的共享储能容量配置方法。首先基于注意力机制和长短时记忆神经网络(long-term short-term memory neural network,LSTM)对分布式光伏出力进行预测,再与不同典型气象条件下的光伏出力实际值进行对比得到预测误差。然后以共享储能配置成本最优为目标,建立跟踪光伏出力计划偏差的共享储能容量配置模型,通过引入鲁棒机会规划约束来描述预测误差的不确定性,并采用凸逼近方法将原模型转化为确定性模型进行求解。仿真结果表明,所提方法在保证补偿效果的同时能最大提升储能配置的经济性。
关键词
分布式光伏
功率预测
神经网络
跟踪计划出力
储能配置
Keywords
distributed photovoltaic
power forecasting
neural networks
tracking planned contributions
energy storage configuration
分类号
TM910 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
跟踪光伏计划出力偏差的储能容量配置研究
钟士元
陈俊志
张华
王梦宇
朱自伟
夏鹞轩
宋冠宏
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024
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