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一种基于数据驱动的调峰储能系统容量需求分析方法( A novel capacity demand analysis method of energy storage system for peak shaving based on data-driven )
Zhenpeng Hong Zixuan Wei Jianlin Li Xiaojuan Han
随着可再生能源大规模并网,电网调峰压力显著增大。由于负荷需求和风电出力的不确定性,难以用精确的数学模型进行描述,本文提出了一种基于数据驱动的储能参与电网辅助调峰的容量需求分析方法。根据统计方法,将从运行数据中提取的具有风电“反调峰”特征的典型日评价指标作为反向传播(BP)神经网络的输入,将熵权和层次分析法(AHP)计算出的相应适应度值作为BP神经网络的输出。建立了基于数据驱动的具有风电“反调峰”特征的典型日挖掘模型,并采用粒子群算法对模型进行求解。为了使系统收益最大化,建立了基于数据驱动的储能参与电网辅助调峰的最优容量配置模型,并采用人工蜂群(ABC)算法对模型进行求解。分析了不同适应度水平下储能容量对电网辅助调峰的敏感性。通过对我国某地区电网全年实际运行数据的仿真分析,验证了本文所提方法的正确性和有效性。仿真结果表明,该方法为储能参与电网辅助服务提供了理论基础。
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