基于经济调度的光伏并网系统储能容量研究

针对储能装置和光伏系统结合过程中的经济运行,根据光伏发电曲线以及光伏系统购售电价的特点分析,建立了经济调度模型;并基于经济调度模型、通过粒子群算法计算了不同容量下的光伏发电系统的运行成本,进而算得加入蓄电池成本后的综合费用;依据综合费用确定蓄电池的最佳容量。通过仿真计算和分析表明:合理容量的蓄电池不仅可以平滑光伏输出,提高电力系统运行的经济性,而且具有一定的削峰填谷效应。

基于马尔科夫链误差修正的光伏发电预测

为了提高光伏发电预测的精度,在传统BP神经网络预测模型的基础上,利用相似日算法和马尔科夫链理论对预测模型进行改进。其方法以得到的相似日数据作为预测模型的输入量,通过BP神经网络进行训练,得到初步的预测值,然后根据马尔科夫链模型得到的误差状态转移概率矩阵对预测误差进行修正,根据修正后的误差得到新的预测值。最后通过与传统算法得到的预测结果进行误差对比分析,结果表明,改进算法的预测精度高于传统算法,验证了该模型的有效性。

基于牛拉法的预估校正潮流计算算法

为了减少迭代次数,提高收敛性,在一阶牛顿拉夫逊法基础上对不平衡量ΔP和ΔQ进行修正,采用一阶牛顿法得到的修正量作为预测量,利用节点注入电流方程和电压方程形成不平衡量的校正值,从而得到新的修正方程,沿用传统牛顿法进行迭代计算。从理论上讲该方法具有三阶收敛性。通过对典型IEEE节点实例进行Matlab编程仿真,与传统牛拉法做对比,该方法具有迭代次数少,收敛性好,编程量增加不多的特点。