【摘 要】
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近年来,随着海上风电的大规模并网,海上风力发电的波动性对电网影响愈发明显。针对海上风电出力波动性的问题,本文从海上风电功率预测模型及其储能容量配置两个方面进行了研究。针对基于BP神经网络的海上风电功率预测模型,考虑到其随机选取初始的权值和阈值导致极易陷入局部最优解的不足,采用蝙蝠算法的全局寻优能力来优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而提高神经网络的预测精度。算例中,采用完整和有效的气象预测风速和
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近年来,随着海上风电的大规模并网,海上风力发电的波动性对电网影响愈发明显。针对海上风电出力波动性的问题,本文从海上风电功率预测模型及其储能容量配置两个方面进行了研究。针对基于BP神经网络的海上风电功率预测模型,考虑到其随机选取初始的权值和阈值导致极易陷入局部最优解的不足,采用蝙蝠算法的全局寻优能力来优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而提高神经网络的预测精度。算例中,采用完整和有效的气象预测风速和风向数据提前24小时预测海上风电功率,通过对比分析BP、BA-BP两种预测仿真模型的预测精度,算例结果表明:基于BA-BP神经网络的改进预测模型预测精度提升明显。针对储能容量配置方面,本文提出了一种考虑磷酸铁锂电池日历寿命损耗的储能电站容量配置方法。根据海上风电次日的调度功率曲线,引入储能电站使得风储联合系统出力跟踪调度功率,从而使得海上风电实现适应跟踪电网的调度决策。根据电池的运行特性,从循环寿命和待机寿命出发建立储能电站的日历寿命纳入储能投资成本,并建立以风储联合系统的全寿命周期收益最大化为目标,包含风储联合系统售电收益、电池储能投资成本、电池储能运行成本、风储联合系统实际出力与其调度参考值之差而导致的惩罚等费用的经济优化模型。算例中证明了考虑风电调度功率优化和储能电站日历寿命的额定功率储能电站容量优化配置方法的有效性。本文的研究内容已应用到某省电网的科技项目中。
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