【摘 要】
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为实现人类社会可持续发展,可再生能源的开发利用越来越受到关注。以风能、太阳能为主的新能源发电应用越来越广泛,传统电力系统正在向高新能源占比、高电力电子化的新型电力系统转变。新能源发电的随机性与波动性对电力系统的安全稳定和电能质量产生不良影响,微电网有利于实现可再生能源消纳、提升供电可靠性及改善电能质量。分布式储能系统是微电网的重要组成部分之一,可起到削峰填谷、优化供电质量等作用。本文重点研究微电网
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目（2019GGX103028）:多源微电网分布式储能系统关键技术研究及设备研制
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为实现人类社会可持续发展,可再生能源的开发利用越来越受到关注。以风能、太阳能为主的新能源发电应用越来越广泛,传统电力系统正在向高新能源占比、高电力电子化的新型电力系统转变。新能源发电的随机性与波动性对电力系统的安全稳定和电能质量产生不良影响,微电网有利于实现可再生能源消纳、提升供电可靠性及改善电能质量。分布式储能系统是微电网的重要组成部分之一,可起到削峰填谷、优化供电质量等作用。本文重点研究微电网短期负荷预测及分布式储能系统能量优化调度策略,并实现削峰填谷、提高分布式储能经济收益。主要研究内容如下:（1）阐述了微电网分布式储能系统的主要架构及工作原理,综合分析了分布式储能系统典型的技术类型和主要功能,并对分布式储能系统的经济收益机制进行了研究。（2）基于微电网与大电网负荷特征的差异,开展微电网负荷预测研究。对微电网电力负荷的波动性与周期性进行了分析,阐述了不同时间尺度下的负荷预测方法;研究了历史数据异常或缺失情况下的处理方法;为提升预测模型的收敛速度,研究了负荷数据归一化处理方法;阐述了微电网负荷预测的基本流程及误差评价指标。（3）研究了基于LSTM神经网络实现微电网负荷预测的方法。采用Pearson和MIC系数分析确定神经网络的输入变量,通过对比分析确定了神经网络的网络层数与节点个数,采用Adam算法作为优化网络参数的方法,建立微电网短期负荷预测模型;利用南京市某地区微电网用户负荷数据,验证了LSTM神经网络预测建模的有效性,预测结果与Elman、BP神经网络进行对比,证明了LSTM神经网络预测的先进性;进一步研究采用PCA-LSTM、LSTM-ARIMA组合模型进行负荷预测建模,提高了负荷预测精度。（4）研究了基于粒子群算法的分布式储能系统能量优化调度策略。构建了削峰填谷调度模型的目标函数、约束条件以及评价指标;针对LSTM-ARIMA组合模型最优负荷预测数据,分别采用恒功率充放电策略与粒子群优化算法进行了削峰填谷优化调度评价,验证了本文方法的有效性。
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