风光储微电网储能系统容量优化配置

doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.12.008

综合智慧能源 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (12): 56-61.doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.12.008

风光储微电网储能系统容量优化配置

周成伟¹(), 李鹏¹^,²(), 俞斌²(), 俞天杨¹(), 孟伟¹()

1.南京信息工程大学自动化学院，南京 210044
2.无锡学院，江苏无锡 214105

收稿日期:2022-09-09 修回日期:2022-11-05 出版日期:2022-12-25 发布日期:2023-02-01
作者简介:周成伟（1996），男，在读硕士研究生，从事新能源发电技术等方面的研究，1031912401@qq.com；
李鹏（1966），男，教授，博士，从事智能微电网状态监测与控制等方面的研究，1063380501@qq.com；
俞斌（1984），男，副教授，硕士，从事智能微网、综合能源管理等方面的研究，15152212913@163.com；
俞天杨（1998），男，在读硕士研究生，从事综合能源管理等方面的研究，2537154646@qq.com；
孟伟（1998），男，在读硕士研究生，从事新能源发电技术等方面的研究，357961393@qq.com。
基金资助:
江苏省重点研发计划社会发展项目(BE2015692)

Optimal configuration for energy storage system capacity of wind-solar-storage microgrid

ZHOU Chengwei¹(), LI Peng¹^,²(), YU Bin²(), YU Tianyang¹(), MENG Wei¹()

1. Automation college， Nanjing University of Information Science & Technology， Nanjing 210044 ， China
2. Wuxi University，Wuxi 214105， China

Received:2022-09-09 Revised:2022-11-05 Online:2022-12-25 Published:2023-02-01

摘要/Abstract

摘要：

太阳能、风能等分布式能源具有间歇性与波动性的特点，储能技术可有效地减少输出功率的波动性，提高能源的可控性。在分析风光储微电网系统出力特性的基础上，以系统总投资成本、年负荷缺电率、弃风弃光率最小为优化目标，建立风光储微电网储能系统容量优化配置模型。在不同约束条件和运行策略下，采用非支配排序遗传算法（NSGA）对模型进行求解，得到最优容量配置方案。算例结果表明，采用储能能量调度策略和NSGA对风光储微电网系统进行容量配置，显著降低了系统投资成本，提高了系统的供电可靠性和能源利用率。

关键词: 分布式能源, 微电网, 储能系统, 非支配排序遗传算法, 储能能量调度, 容量优化配置

Abstract:

Due to the intermittent and fluctuating characteristics of distributed energies such as solar energy and wind energy， energy storage technology is taken to effectively reduce their output fluctuations and improve their controllability. Based on the analysis on the characteristics of a wind-solar-storage microgrid's output， an optimal capacity allocation model taking the minimum total investment cost， lowest annual load power shortage rate and optimal wind and solar energy abandonment rate of the microgrid system as the optimization objectives is established. The model's optimal capacity allocation schemes under different constraints and operation strategies are obtained by non-dominated sequencing genetic algorithm （NSGA）. The results show that the wind-solar-storage microgrid system optimized by the optimal energy storage capacity allocation scheme and NSGA is of a lower total investment cost， and higher power-supply reliability and energy utilization rate.

Key words: distributed energy, micro-grid, energy storage system, NSGA, optimal energy storage capacity allocation, capacity optimization configuration

中图分类号:

TK019：TM61

周成伟, 李鹏, 俞斌, 俞天杨, 孟伟. 风光储微电网储能系统容量优化配置[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(12): 56-61.

ZHOU Chengwei, LI Peng, YU Bin, YU Tianyang, MENG Wei. Optimal configuration for energy storage system capacity of wind-solar-storage microgrid[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(12): 56-61.

图/表 7

图1

图2

图3

图4

表1

图5

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参考文献 21

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方案	光伏电池板/块	风力发电机/台	储能电池/块	固定成本/万元	维护成本/万元	购电成本/万元	售电收益/万元	总投资成本/万元	负荷缺电率/%	弃风弃光率/%
1	10	1	0	4.40	0.15	1.50	0.20	5.85	10	30
2	10	1	5	5.40	0.23	0.80	0.80	5.63	8	15
3	15	1	10	6.60	0.34	0.10	1.50	5.54	5	10

风光储微电网储能系统容量优化配置

Optimal configuration for energy storage system capacity of wind-solar-storage microgrid

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