【摘 要】
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针对目前电力系统调峰、调频储能电站容量有限的情况,文章提出了一种基于负荷预测的储能电站调峰、调频功率分配策略。首先建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP
【机 构】
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国网河南省电力公司电力科学研究院,华中科技大学电气与电子工程学院,南京工程学院电力工程学院
【基金项目】
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国家电网科技指南项目(5419-201924207A-0-0-00)
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针对目前电力系统调峰、调频储能电站容量有限的情况,文章提出了一种基于负荷预测的储能电站调峰、调频功率分配策略。首先建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的负荷预测模型,对电力系统中的负荷进行精准的预测,为储能电站参与调峰、调频提供计划调度参考;在此基础上,计及储能电站参与调峰、调频辅助服务的收益以及成本,建立储能电站参与调峰、调频功率分配经济模型,并利用粒子群算法对其进行优化求解,确定储能电站最优分配结果;最后,基于MTALAB仿真平台,验证了所提功率分配策略的有效
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