【摘 要】
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针对充电需求带来的负荷具有不确定性,以及在不控制的情况下会在高峰期造成充电场站变压器过载等问题,本文提出了一种通过配置光伏和储能来提升充电场站的有效充电功率或服务能力的方法,并通过优化控制算法达到负荷跟踪的效果.该方法以每日光伏发电功率、用户负荷功率和每日分时电价为输入量.通过对3种应用场景的对比,可以定量计算出光伏和储能协同控制所带来的收益.为了对模型进行有效求解,本文提出和对比了两种不同的算法:粒子群算法和混合整数线性规划算法.这两种算法均可以用于确定储能控制策略并优化光储能系统的出力,但各有优缺点.
【机 构】
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复旦大学信息科学与工程学院,上海 200433;香港大学香港量子人工智能实验室,香港 999077;美国电力科学研究院,美国 加利福尼亚州 94304
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针对充电需求带来的负荷具有不确定性,以及在不控制的情况下会在高峰期造成充电场站变压器过载等问题,本文提出了一种通过配置光伏和储能来提升充电场站的有效充电功率或服务能力的方法,并通过优化控制算法达到负荷跟踪的效果.该方法以每日光伏发电功率、用户负荷功率和每日分时电价为输入量.通过对3种应用场景的对比,可以定量计算出光伏和储能协同控制所带来的收益.为了对模型进行有效求解,本文提出和对比了两种不同的算法:粒子群算法和混合整数线性规划算法.这两种算法均可以用于确定储能控制策略并优化光储能系统的出力,但各有优缺点.计算结果表明,简单的低价充电、高价放电的充放电模式,不能快速应对变化的负荷功率;基于粒子群算法的储能控制策略能解决负荷跟踪问题并求得局部最优解,但达不到储能的最大利用率;而基于混合整数线性规划算法,可求得全局的最优解,达到接近100％的储能利用率,同时降低用户的日运行成本.通过动态调整储能充放电功率,可实现跟踪负荷功率、降低负荷峰值以避免变压器过载的功能,同时达到灵活应对复杂、多变的电力需求侧和供给侧的动态变化场景的目的.
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