基于改进布谷鸟算法的风光储联合供电系统储能容量优化配置研究

被引:14
作者
陈明
张靠社
机构
[1] 西安理工大学水利水电学院
关键词
风光供电系统; 混合储能; 蓄电池; 超级电容器; 布谷鸟算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; TM61 [各种发电];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080802 ;
摘要
在风光储联合供电系统中,科学的配置储能元件的容量,分配不同储能元件之间的容量比,具有非常深远的意义。通过分析蓄电池和超级电容器的特性,提出基于该两类元件的混合储能系统及其能量分配策略,根据全生命周期(LCC)理论,以储能费用最小为目标,以蓄电池输出功率和系统负荷缺电率等指标为约束条件,建立储能容量优化模型。提出了自适应布谷鸟搜索算法,并用于求解某风光储联合供电系统的储能优化问题。算例结果分析显示,采用文中所述的能量分配策略和改进的布谷鸟算法可以有效降低储能系统成本,验证了模型及算法的正确性。
引用
收藏
页码:141 / 147
页数:7
相关论文
共 8 条
[1]   独立风光柴储微网系统容量优化配置 [J].
丁明 ;
王波 ;
赵波 ;
陈自年 .
电网技术, 2013, 37 (03) :575-581
[2]   基于蒙特卡洛模拟的分布式风光蓄发电系统可靠性评估 [J].
葛少云 ;
王浩鸣 ;
徐栎 .
电网技术, 2012, 36 (04) :39-44
[3]   基于改进模糊法的分布式风光互补发电系统MPPT控制 [J].
刘立群 ;
王志新 ;
顾临峰 .
电力系统保护与控制, 2011, 39 (15) :70-74+79
[4]   微电网储能技术研究综述 [J].
周林 ;
黄勇 ;
郭珂 ;
冯玉 .
电力系统保护与控制, 2011, 39 (07) :147-152
[5]   基于全生命周期费用(LCC)的配电装置改造的研究 [J].
尹来宾 ;
范春菊 ;
崔新奇 ;
邰能灵 .
电力系统保护与控制, 2011, 39 (06) :61-65+70
[6]   超级电容器与蓄电池混合储能系统在微网中的应用 [J].
张国驹 ;
唐西胜 ;
齐智平 .
电力系统自动化, 2010, 34 (12) :85-89
[7]   风光互补发电蓄电池超级电容器混合储能研究 [J].
李少林 ;
姚国兴 .
电力电子技术, 2010, 44 (02) :12-14
[8]  
智能优化方法的研究及应用[M]. 中国水利水电出版社 , 吕聪颖, 2014