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赵军超,陈洁,马小晶,马榕谷,王阳墚旭,张宏伟,田小壮.计及调度计划与经济性的风/氢系统储能容量优化*[J].电测与仪表,2018,55(24):94-99.
zhaojunchao,Chen Jie,Ma Xiaojing,Ma Ronggu,Wang Yangliangxu,Zhang Hongwei,Tian Xiaozhuang.Energy Storage Capacity Optimization for Wind Power/Hydrogen System Considering Dispatching Program and Economy[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2018,55(24):94-99.
计及调度计划与经济性的风/氢系统储能容量优化*
Energy Storage Capacity Optimization for Wind Power/Hydrogen System Considering Dispatching Program and Economy
DOI:
中文关键词:  氢能  系统成本  能量缺失率  波动量  容量优化
英文关键词:hydrogen  energy , system  cost, loss  of power  supply probability, fluctuation  of wind  power, capacity  optimization
基金项目:1.风电氢能系统的耦合机制与方法研究 ——国家自然科学基金资助项目(51467020)2.基于SPH的超高压磨料浆体射流破岩流固耦合问题研究——国家自然科学基金资助项目(11762021)
                    
作者中文名作者英文名单位
赵军超zhaojunchao新疆大学 电气工程学院
陈洁Chen Jie新疆大学 电气工程学院
马小晶Ma Xiaojing新疆大学 电气工程学院
马榕谷Ma Ronggu新疆大学 电气工程学院
王阳墚旭Wang Yangliangxu新疆大学 电气工程学院
张宏伟Zhang Hongwei新疆大学 电气工程学院
田小壮Tian Xiaozhuang国网新疆电力公司检修公司
摘要点击次数: 2073
中文摘要:
      风电场的储能容量配置与系统的经济性及电网调度直接相关。考虑风电波动,在风电并网处融入氢储能和超级电容器储能构建风/氢系统模型,并研究了该系统的容量配置方法。提出以系统的总成本、能量缺失率和系统输出波动量的绝对值最小为目标,构建容量优化模型。该模型可在保证储能系统经济性的前提下,确保指定调度出力计划下风/氢系统的平滑输出,进而实现系统经济性与电网调度间的有效协调。采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行容量优化求解,分析结果表明所提方法的有效性。
英文摘要:
      The storage capacity of the wind farm is directly related to the economy of the system and the grid dispatching. Considering the fluctuation of wind power, the wind power / hydrogen model is built by integrating the hydrogen storage energy and the super-capacitor energy storage in the wind power grid, and the capacity allocation method of the system is studied. The paper takes total cost of the system, loss of power supply probability and absolute value of fluctuation of wind power as the objective function, and build capacity optimization model. The model can fully guarantee the economy of energy storage system and ensure the smooth output of the wind / hydrogen system in the specified dispatching program, and achieve a effective coordination between the system economy and the grid dispatching. The results show that the proposed method is effective by using the fast non - dominated sorting genetic algorithm (NSGA - II).
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