基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法

【摘要】：为最大程度提高光伏系统跟踪计划出力能力,基于短期光伏发电预测功率及预测误差的随机性,提出采用机会约束规划的储能系统控制方法。该方法以光储联合出力在调度计划上下限范围内为目标,考虑储能充放电功率与荷电状态(state of charge,SOC)约束条件,并采用基于蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟的改进自适应粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)进行求解,进而获得日前各时刻储能的充放电功率值。以典型光伏电站出力为例进行仿真,对比分析了固定系数和变化系数情况下光储跟踪计划出力效果与储能情况,结果验证了该控制策略的有效性与灵活性,并为日前储能充放电控制提供了参考方案。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院);国网青海省电力公司电力科学研究院;
【关键词】： 光储联合发电 跟踪计划出力 机会约束 蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟 粒子群优化算法(PSO)
【基金】：北京市科技新星计划项目(Z141101001814094) 国家电网公司科技项目(No.DG71-15-039)~~
【分类号】：TM73;TM615
【正文快照】： 0引言 太阳能被公认是未来最具竞争力的能源之一,具 有资源丰富、绿色环保等特点。据国际能源署 (international energy agency,IEA)预测,到2050年,太阳能光伏发电将占全球发电量的20%~25%,成为基 础能源之一[1]。近年来,中国光伏发电市场发展迅猛,年装机容量从2010年的0.

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