【摘 要】
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随着风电的大规模并网,风电的随机性、波动性给系统的运行带来巨大挑战.而储能在保证电力系统的安全稳定经济运行中扮演着重要角色,尤其是在降低系统的运行成本和提高电压质
【机 构】
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国网长春供电公司,黑龙江省电力科学研究院,东北电力大学电气工程学院
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随着风电的大规模并网,风电的随机性、波动性给系统的运行带来巨大挑战.而储能在保证电力系统的安全稳定经济运行中扮演着重要角色,尤其是在降低系统的运行成本和提高电压质量方面具有重要意义.如何实现储能容量的配置以及储能位置的选取显得尤为重要.为此,提出一种混合多目标粒子群优化算法.该算法将引入精英策略的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)与概率潮流相结合,用威布尔分布描述风速的概率分布,通过五点估计法(FivePoint Estimation Method,5PEM)对风力分布进行离散化处理.考虑风力发电的不确定性,通过寻找储能单元的最优位置和容量以实现系统运行成本最小化,并且改善系统的电压分布.通过IEEE-30节点系统进行案例分析,验证所提算法的有效性以及储能优化配置的必要性.
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