基于蚁狮算法的风电集群储能容量配置优化方法

被引：36

作者：

刘颖明 ^{[1
]}

王瑛玮 ^{[1
]}

王晓东 ^{[1
]}

韩云飞 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳工业大学电气工程学院

[2] 辽宁省电力有限公司沈阳供电公司

来源：

太阳能学报 | 2021年 / 42卷 / 01期

关键词：

电池储能; 风电集群; 调频; 蚁狮算法; 优化求解;

D O I：

10.19912/j.0254-0096.tynxb.2018-0851

中图分类号：

TM614 [风能发电]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

0807 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

随着风电渗透率提高,风电并网对电网安全稳定运行影响更加显著。风电配备储能可有效改善风电出力波动性和不确定性,增强可调度性。该文建立以风电集群联合储能系统售电收益最高为优化目标的模型,采用蚁狮算法算法进行求解,得到风电集群功率备用、储能功率和容量最优配置方案,对比蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法优化结果,分析储能电池单位成本和寿命对优化结果影响。最后以中国东北某风电集群作为算例,验证了所提算法与模型的有效性。

引用

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页码：431 / 437

页数：7

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徐国栋 ;

程浩忠 ;

方斯顿 ;

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张建平 ;

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中国电机工程学报, 2014, 34 (29) :5029-5040

[8] 变速风电机组的惯性与一次调频特性分析及综合控制 [J].

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唐西胜 ;

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