【摘 要】
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“双碳”背景下,光储充一体站不仅能够缓解大量电动汽车充电对电网带来的冲击,而且能够利用新能源减少二氧化碳排放,逐渐成为未来电动汽车充电站的一种主流形式。为使光储充一体站在满足负荷需求的前提下减少碳排放,并且获取最优的运行经济性,提出一种考虑碳排放的光储充一体站日前运行策略。首先,通过数据-模型混合驱动的方式进行场景生成,采用改进的kernelk-means算法对历史数据进行聚类,进而生成光伏出力场
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51777126); 国网北京市电力公司科技项目资助(520204200068)~~;
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“双碳”背景下,光储充一体站不仅能够缓解大量电动汽车充电对电网带来的冲击,而且能够利用新能源减少二氧化碳排放,逐渐成为未来电动汽车充电站的一种主流形式。为使光储充一体站在满足负荷需求的前提下减少碳排放,并且获取最优的运行经济性,提出一种考虑碳排放的光储充一体站日前运行策略。首先,通过数据-模型混合驱动的方式进行场景生成,采用改进的kernelk-means算法对历史数据进行聚类,进而生成光伏出力场景,并通过变分自编码器生成负荷场景。然后,建立以购电成本、碳排放成本、容量电费等为目标函数的日前经济运行策略的数学模型。最后,基于北京地区某光储充一体站的历史运营数据开展算例分析,对比结果表明,光储充一体站使用所提日前策略能够获得更高的经济效益,验证了所提策略的有效性。
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