分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)

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本文目录如下:
目录
1 概述
2 运行结果
3 文献来源
4 Matlab代码、数据、文章讲解

1 概述

摘要:光伏发电的随机性和间歇性导致资源利用率低,储能具备控制灵活、响应快速的特性,是当前解决光伏并网和提高消纳的有效手段之一。目前,高昂投资成本是制约储能推广应用的关键,文中从成本角度出发研究了分布式光伏系统中储能的优化配置方法。首先,以分布式储能系统的投资和运行成本为目标,同时考虑储能接入位置、配置容量、荷电状态和电网运行状态等为约束条件建立双层优化模型;然后,介绍优化模型求解方法,外层采用遗传算法优化储能配置位置、功率和容量,内层采用粒子群算法结合MATPOWER潮流计算工具优化储能日内运行策略;最后,在Matlab软件中采用IEEE9节点系统验证了优化配置方法的可行性和有效性。

关键词:

分布式光伏;分布式储能;优化配置;遗传算法;粒子群算法;

随着化石能源危机与环境污染问题日益严重,建设清洁低碳、安全高效的能源体系已是未来发展

的必然趋势,太阳能资源作为一种清洁可再生能源目前已广泛应用于分布式光伏发电系统[1]。光伏发电的随机性和间歇性导致输出功率波动较大,为电网的安全稳定运行带来严重挑战。同时随着需求侧负荷峰谷差增加,负荷尖峰时刻供电问题更加凸显,单纯的增加发电机备用容量不仅投资费用昂贵而且设备资源利用率低。储能具有功率快速控制、能量灵活吞吐的特性,是当前解决光伏并网和消纳的有效手段之一[2]。目前储能投资费用是制约其推广应用的关键,因此研究储能的优化配置对于提高光伏消纳、电网稳定和系统经济效益都具有重要意义。

目前,国内外许多学者对此课题进行了广泛研究,储能优化配置方法主要有差额补充法、波动平抑

分析法和经济性评估法。1) 差额补偿法: 文献[3]介绍了在光伏-储能系统中利用光伏发电系统的最小日发电量与其在雨雪等极端天气下的发电量差额作为储能的配置容量; 文献[4]根据风速概率密度计算风电场输出功率期望值作为风电场平均功率水平,用实际输出功率和该平均功率的差额确定储能的补偿容量,可实现风电场的定功率输出,但储能容量相对要大一些。2) 波动平抑分析法: 文献[5]介绍了一种基于平滑控制的超级电容与电池混合储能系统的能量管理方法; 文献[

6]提出了一种用于控制微电网联络线功率输出的储能系统容量优化方法; 文献[7]通过 BESS 所需补偿特定频段来确定其功率容量,但补偿频段的选取仅限于 0.01 ~ 1 Hz 之间,适应性不强,且没有给出储能系统容量确定方法。3) 经济评估法: 文献[8]介绍了储能配置在光伏发电侧从减小脱网考核、限电考核和功率控制子站投运率考核等几方面衡量储能的经济效益; 文献[

9]以并网分布式光伏储能系统作为研究对象,配置储能后系统运行最小电力花费为目标; 文献[

10 - 11]针对储能系统利用分时电价峰谷价差套利、参与辅助服务、替代备用电源等,建立了系统收益目标函数,使配置储能后系统收益最大。

分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第1张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第2张图片

2 运行结果

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分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第4张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第5张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第6张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第7张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第8张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第9张图片
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)_第10张图片

3 文献来源

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[1]彭伟,郑连清,郑天文.分布式光伏储能系统的优化配置方法[J].四川电力技术,2022,45(01):45-49+94.DOI:10.16527/j.issn.1003-6954.20220110.

4 Matlab代码、数据、文章讲解

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