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储能电站容量约束下的动态调峰控制策略
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:
陈兵
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国网镇江供电公司
国网镇江供电公司
陈兵
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]
徐春雷
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国网江苏省电力有限公司
国网镇江供电公司
徐春雷
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丁瑾
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国网镇江供电公司
国网镇江供电公司
丁瑾
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蒋子维
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樊海锋
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国网江苏省电力有限公司
国网镇江供电公司
樊海锋
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王昊炜
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国网镇江供电公司
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王昊炜
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王东
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国网镇江供电公司
国网镇江供电公司
王东
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机构
:
[1]
国网镇江供电公司
[2]
国网江苏省电力有限公司
[3]
河海大学能源与电气学院
来源
:
供用电
|
2020年
/ 37卷
/ 05期
关键词
:
储能电站;
控制策略;
削峰填谷;
负荷预测;
动态调整;
D O I
:
10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.05.012
中图分类号
:
TM73 [电力系统的调度、管理、通信];
学科分类号
:
120103
[信息系统与信息管理]
;
摘要
:
针对储能容量限制的问题,提出一种通过确定负荷区间调整储能电站运行的控制策略,对储能电站充放电功率的选择做出合理优化;针对因负荷预测误差较大导致的储能控制策略峰谷识别不准、储能电站充放电运行时容量利用率不佳等问题,提出了一种实时调整削峰填谷目标的调峰控制策略,对储能电站的运行策略进行最优配置。基于某地区实际用电负荷数据和短期负荷预测的算例,验证了该控制策略的可行性和有效性。
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相关论文
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[1]
面向配电网优化的混合储能系统控制策略
[J].
陆怀谷
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国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
陆怀谷
;
褚国伟
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国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
褚国伟
;
张伟
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国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
张伟
;
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机构:
葛乐
.
可再生能源,
2019,
(12)
:1816
-1825
[2]
基于混合储能的直流微网母线电压控制策略
[J].
论文数:
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机构:
敦若楠
;
论文数:
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郭英军
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机构:
孙鹤旭
;
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机构:
安聪慧
.
河北工业科技,
2019,
36
(06)
:384
-389
[3]
分布式储能发展的国际政策与市场规则分析
[J].
宋安琪
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广东电网有限责任公司佛山供电局
广东电网有限责任公司佛山供电局
宋安琪
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武利会
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广东电网有限责任公司佛山供电局
广东电网有限责任公司佛山供电局
武利会
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刘成
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广东电网有限责任公司佛山供电局
广东电网有限责任公司佛山供电局
刘成
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岳芬
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储能在线(北京)科技有限公司
广东电网有限责任公司佛山供电局
岳芬
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李恒真
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广东电网有限责任公司佛山供电局
广东电网有限责任公司佛山供电局
李恒真
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邱太洪
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广东电网有限责任公司佛山供电局
广东电网有限责任公司佛山供电局
邱太洪
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徐际强
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储能在线(北京)科技有限公司
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徐际强
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储能科学与技术,
2020,
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储能技术及应用发展现状
[J].
杨卫明
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中建材蚌埠玻璃工业设计研究院有限公司
中国建材国际工程集团有限公司
中建材蚌埠玻璃工业设计研究院有限公司
杨卫明
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胡岩
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中国建材国际工程集团有限公司
中建材蚌埠玻璃工业设计研究院有限公司
胡岩
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殷新建
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殷新建
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彭寿
.
建材世界,
2019,
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基于ANN锂电池混合储能系统容量优化配置
[J].
陈旭海
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陈旭海
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陈佳桥
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陈佳桥
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叶春
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王金友
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王金友
.
供用电,
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[6]
风电并网中的储能技术探讨
[J].
陈红
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宜宾天原集团股份有限公司
陈红
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电工技术,
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工业用户配置储能系统的经济收益分析
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凌万水
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刘刚
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上海金智晟东电力科技有限公司
刘刚
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侯勇
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国家电网公司华东分部
上海金智晟东电力科技有限公司
侯勇
.
供用电,
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[8]
基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测
[J].
赵云
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赵云
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何恒靖
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南方电网科学研究院
何恒靖
.
武汉大学学报(工学版),
2019,
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:622
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[9]
光伏并网储能系统电能的控制策略
[J].
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邱培阳
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黑龙江科技大学学报,
2019,
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[10]
考虑优化充放电策略的分布式储能容量配置方法
[J].
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许庆强
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河海大学能源与电气学院
许庆强
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袁晓冬
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袁晓冬
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费骏韬
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国网江苏省电力有限公司
河海大学能源与电气学院
费骏韬
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供用电,
2019,
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:85
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共 17 条
[1]
面向配电网优化的混合储能系统控制策略
[J].
陆怀谷
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国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
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褚国伟
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张伟
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国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
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葛乐
.
可再生能源,
2019,
(12)
:1816
-1825
[2]
基于混合储能的直流微网母线电压控制策略
[J].
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敦若楠
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郭英军
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孙鹤旭
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安聪慧
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河北工业科技,
2019,
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[3]
分布式储能发展的国际政策与市场规则分析
[J].
宋安琪
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武利会
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刘成
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刘成
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岳芬
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李恒真
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邱太洪
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邱太洪
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徐际强
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储能科学与技术,
2020,
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[4]
储能技术及应用发展现状
[J].
杨卫明
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胡岩
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建材世界,
2019,
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基于ANN锂电池混合储能系统容量优化配置
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陈旭海
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王金友
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供用电,
2019,
36
(10)
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[6]
风电并网中的储能技术探讨
[J].
陈红
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宜宾天原集团股份有限公司
陈红
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电工技术,
2019,
(18)
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-134
[7]
工业用户配置储能系统的经济收益分析
[J].
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凌万水
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刘刚
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上海金智晟东电力科技有限公司
刘刚
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侯勇
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供用电,
2019,
36
(08)
:54
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[8]
基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测
[J].
赵云
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赵云
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何恒靖
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武汉大学学报(工学版),
2019,
52
(07)
:622
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[9]
光伏并网储能系统电能的控制策略
[J].
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张旺
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机构:
邱培阳
.
黑龙江科技大学学报,
2019,
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:322
-328
[10]
考虑优化充放电策略的分布式储能容量配置方法
[J].
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机构:
吴峰
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许庆强
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袁晓冬
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国网江苏省电力有限公司
河海大学能源与电气学院
费骏韬
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供用电,
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