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林炜,刘天羽.基于场景生成的超级电容-氢混合储能容量优化配置[J].电测与仪表,2025,62(12):115-124.
LIN Wei,LIU Tianyu.Optimal allocation of super capacitor-hydrogen hybrid energy storage capacity based on scenario generation[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(12):115-124.
基于场景生成的超级电容-氢混合储能容量优化配置
Optimal allocation of super capacitor-hydrogen hybrid energy storage capacity based on scenario generation
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.12.014
中文关键词:  场景生成  混合储能系统  氢储能  风光波动平抑  容量配置
英文关键词:scenario generation, hybrid energy storage system, hydrogen storage, wind and photovoltaic power fluctuation stabilization, capacity allocation
基金项目:上海市浦江人才计划资助项目(22PJ1404300)
     
作者中文名作者英文名单位
林炜LIN Wei上海电机学院 电气学院
刘天羽LIU Tianyu上海电机学院 电气学院
摘要点击次数: 397
中文摘要:
      为解决风力发电和光伏发电的并网波动问题,提出一种基于风光场景生成的超级电容-氢混合储能系统的容量优化配置方案。基于风光出力的原始数据,通过二元Frank-Copula函数生成大量风光联合出力场景,进而通过K-means聚类得到典型风光出力场景;采用改进自适应噪声完备集合经验模态分解法分解风光信号并进行重构,获得各个典型风光出力场景中需要被平抑的波动分量;在考虑超级电容和质子交换膜电解水制氢储能系统的运行特性和约束后,以储能系统综合成本最小及风光并网波动量最小为目标,在MATLAB中建立了超级电容-氢混合储能的容量配置模型;使用Gurobi求解器求解建立的模型,验证所提方案的效果。求解结果表明,所提模型使储能系统的经济性提升了7.09%,风光欠补偿量减少了36.848 6 MW?h。
英文摘要:
      To address the problem of grid-connected fluctuation of wind and photovoltaic power, a capacity optimization allocation strategy for super capacitor-hydrogen hybrid energy storage system based on scenario generation is proposed. The strategy generates a large number of wind and photovoltaic power scenarios by Frank-Copula based on actual data of wind and photovoltaic power, and then obtains typical scenarios by K-means. The scenarios are decomposed by the improved complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise method and perform reconstruction, and then, the fluctuations that need to be smoothed out in each typical scenario are obtained. Considering the operating characteristics and constraints of the super capacitor and the proton exchange membrane hydrogen storage system, the capacity allocation model of the super capacitor-hydrogen hybrid energy storage is established in MATLAB. Finally, the Gurobi solver is used to find the best result of the capacity allocation model and to verify the advantage of the proposed strategy. The solution result shows that the model proposed in this paper improves the economy of the energy storage system by 7.09% and reduces the amount of under compensation by 36.848 6 MWh.
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