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基于差分进化粒子群神经网络的用户侧储能容量优化配置

2021-05-13兰国龙陈佳桥叶恒志陈旭海廖宝文

电气自动化 2021年2期
关键词:优化

兰国龙,陈佳桥,叶恒志,陈旭海, 廖宝文

(1.中国水利水电第四工程局有限公司,北京 100071;2.中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司,福建 福州 350003)

0 引 言

随着智能电网和能源互联网的发展,电力系统对储能[1]的需求日渐增大。电化学储能以其灵活和动态响应快速的特点广泛应用于电力系统的发电、输电、配电和用电等各环节,其多重运行效益和经济价值日益凸显。

用户侧储能的应用需要解决经济性及循环寿命的问题,现有研究主要包括以下三个方面:一是储能容量配置优化与经济性分析[2-3],通过建立用户侧储能应用的成本收益分析模型,分析储能投资的经济性,确定最佳的容量配置与运行方案,现有工作主要考虑的收益类型包括削峰填谷及需量控制;二是系统能量管理与优化控制[4],在储能系统接入后,需要考虑与电网及终端用户系统的其他设备,如分布式可再生能源发电和负荷等,共同协调运行,以优化电池储能的实际收益,另外需要考虑对多个储能系统间的充放电功率分配及均衡控制,提高电池效率及使用寿命;三是储能应用领域[5-6]的拓展,通过增加用户侧储能系统的功能与服务类型,提高储能应用的收益。

目前储能系统成本较高,本文采用差分进化-粒子群算法对用户侧储能进行优化配置,弥补了差分进化算法搜索速度慢和粒子群算法[7]易出现局部最优的缺陷,在保证系统运行可靠性的同时,有效降低系统运行成本,提高系统经济性。……

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