于 淼，王宏伟，马洪兵

(1.新疆大学电气工程学院，新疆 乌鲁木齐 830047；2.清华大学电子工程系，北京 100084)

0 引 言

电力系统中风电占比逐年攀升，如何有效利用储能系统减少风电场弃风量，使储能装置可靠、环保运行的同时进一步降低投入成本，成为当前研究的热点。在化学储能中，电解水制氢是一种清洁可靠的储能方式，结合风电具有波动性、随机性特点，在风电场采用电解水制氢储能与燃料电池发电[1]，可有效减少风电场弃风量的同时提高并网风电质量，具有广阔的发展与应用前景。

储能平抑风电场出力波动时，其容量配置会直接影响储能经济性，进而影响到储能在风电领域的大规模推广[2]。因此，储能容量优化配置研究十分必要。当前，关于储能容量配置优化的研究，集中体现在经济性和风电功率波动方面[2- 4]。然而，降低风电波动性、提高并网质量是氢储能系统初衷。为此，文献[5]以风电波动率最小为目标建立了储能容量优化配置模型，采用三阶段混合储能容量优化方案[6]，虽然提高了系统运行可靠性，然而未兼顾系统经济性。此外，在“电力物联网”背景[7]下，仅关注本区域系统平稳运行而忽略了售氢带来的利润不利于系统整体的经济性。

储能容量配置的模型往往纬度高、耦合关系复杂，给其求解带来了一定的挑战。用于求解含储能系统的算法一般为启发式算法，如粒子群算法[8]、遗传算法模拟[9]等。简单地将多目标进行平均加权变为单目标，并不能准确反映各目标值具体比重且加权后的单目标函数并不能有力凸显改进算法的优势。……