风电光伏并网储能容量优化配置对策研究

风电光伏并网储能常规配置可能无法满足使用应用要求,尤其是储能系统负荷峰谷差较大,在运行的时候可能会出现经济效益比较低情况,若是配置无法达到要求可能会影响实际应用。风电光伏并网储能配置中要从经济性和有效性角度分析,还需要对储能配置的成本、负荷峰谷差等进行研究,还需要建立目标函数,这样可以设定预定条件,还能够建立优化配置模型,还能够利用算法计算模型得到最优配置。本文是针对风电光伏并网储能容量优化配置情况进行分析,确定优化配置需要注意的问题,为配置提供更多的参考。

风电光伏并网储能容量优化配置方法

风电光伏并网储能容量优化配置模型一般为独立执行结构,优化范围较小,导致储能容量优化配置时间提升比率下降,为此,本文设计并验证分析了风电光伏并网储能容量优化配置方法,根据实际的优化配置需求及标准先进行一次调频特性提取及目标函数计算,采用多阶的方式扩大优化范围,构建多阶小波变换光伏并网储能容量优化配置模型,采用边界约束处理实现容量优化配置。结果显示,与传统风光联合光伏并网储能容量优化测试组、传统分段削峰光伏并网储能容量优化测试组相比,此次设计的小波光伏并网储能容量优化测试组的储能容量优化配置时间提升比率均保持在1.55%以上,说明此方案更加灵活、高效,配置效果更佳。

面向分布式风电光伏的储能容量优化配置方法研究

现阶段,随着科学技术的不断发展,电力生产效率显著提升,同时考虑可持续发展等观念,电力产业对新能源的利用愈加深入,如分布式风电光伏技术,其中储能问题是其主要制约因素也是技术难点,更是未来主要的优化方向,但传统方法效果不理想,储能系统的负荷峰谷差明显,经济效益较低,所以需要针对分布式风电光伏系统找出优化配置方案。基于此,本文通过分析分布式风电光伏储能容量优化配置的作用,明确优化配置的具体原则和主要措施,以期帮助工作人员强化风电光伏的储能效果,提升配置合理性,进而提高工作效率,保障系统的可控性。

基于分布式风电光伏的储能容量优化配置方法研究

随着分布式风电光伏系统的快速发展,合理配置储能容量成为提升系统可靠性和经济性的关键。基于此,提出一种基于多时间尺度储能容量需求预测和多目标优化的储能容量配置方法。通过数据收集预处理、储能需求预测模型构建、非支配排序遗传算法II(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)算法优化设计,实现了储能容量与系统成本的最优平衡。实验结果表明,相较于传统固定比例配置方法,该方法在储能利用率、系统可靠性等方面均有显著提升,为分布式能源系统的规划和运行提供了有效的决策支持。

离网型风光氢储系统容量配置与控制优化

为进一步提高离网型风光制氢系统的经济性以及运行稳定性,提出离网型风光氢储系统容量配置与控制优化方法。首先,结合风力机、光伏组件、碱性电解槽和锂电池的运行特性建立容量配置模型;以系统收益最大为优化目标,采用灰狼优化算法(GWO)进行求解。其次,提出基于区间最值的灰狼算法优化长短期记忆网络(GWO-LSTM)组合预测模型,并以此为基础开展系统运行控制策略研究。最后,针对张家口崇礼风电制氢示范工程项目数据进行算例分析,结果表明采用灰狼优化算法对风光氢储系统进行容量配置能增加系统收益,同时验证了提出的系统控制策略能保证系统平稳运行。

大数据下分布式风电光伏储能容量配置方法

以往使用大型蓄电池储能系统配置,通过非参数估计和曲线拟合储能容量配置方案,只针对一种情景分析,导致不同天气下容量配置结果不理想,为了解决该问题,提出了大数据下分布式风电光伏储能容量配置方法。分析分布式风电光伏储能拓扑结构,调整储能装置能量状态,使其能在不同情景下工作。计算目标函数,确定波动量权重值,设计跨时间尺度的能量存储总体布局方案,使用大数据分析方法求解目标函数,并设计储能容量配置流程。由实验结果可知,该方法分别在大雾、大雨和雷暴天气下的容量配置结果与预期配置结果一致,具有良好的配置效果。

基于自适应VMD的混合储能容量优化配置研究

针对用户用电需求和可再生能源发电情况,提出一种由重力势能储能、蓄电池和超级电容组成的混合储能系统,建立其数学模型。针对其不同的特性,提出基于自适应变分模态分解的混合储能系统容量优化配置策略,对混合储能容量优化配置模型求解。以某风光互补电站典型日功率数据为例,对最佳储能系统的分解尺度K和高中、中低频分界点及其对应的储能配置进行优化分析,仿真结果验证所提方案的经济性和合理性。