【摘 要】
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针对风光储微网系统,建立基于模型预测的多时间尺度微网调度策略。首先,为提高微网调度运行准确性,采用灰色GM(1,N)-BP神经网络方法构建微网发电量及负荷需求的预测模型,然后
【机 构】
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江苏电子信息职业学院自动化学院,江苏电子产品装备制造工程技术研究开发中心
【基金项目】
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淮安市科技计划项目(HABZ201807),校科技创新团队项目(HXYC2019004)
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针对风光储微网系统,建立基于模型预测的多时间尺度微网调度策略。首先,为提高微网调度运行准确性,采用灰色GM(1,N)-BP神经网络方法构建微网发电量及负荷需求的预测模型,然后构建基于预测模型的多时间尺度微网调度优化策略,该策略考虑了储能装置充放电运行的功率变化,以日前调度中的能源出力为参考,在日内调度阶段采用滚动修正,通过细化滚动时间,实现微网运行调度的精确修正,减少储能装置的充放电损耗。最后,基于微网运行数据进行了算例分析,验证预测模型与调度策略的有效性。结果表明,相较于传统单一灰色预测方法,所采用的组
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