【摘 要】
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为解决传统储能方式无法应对风电并网中电能的长期存储问题,将制氢储能引入含风电的微网中,以总投资、弃风损失和负荷缺电率为目标函数,建立考虑制氢储能的微电网容量优化配
【机 构】
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黑龙江科技大学电气与控制工程学院,黑龙江科技大学工程训练与基础实验中心
【基金项目】
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黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划项目(UNPYSCT-2017144),黑龙江省省属高校基本科研业务费项目(2019-KYYWF-0730)。
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为解决传统储能方式无法应对风电并网中电能的长期存储问题,将制氢储能引入含风电的微网中,以总投资、弃风损失和负荷缺电率为目标函数,建立考虑制氢储能的微电网容量优化配置模型,结合改进BP神经网络预测风电功率和实际负荷功率,采用多目标粒子群优化算法及单调性分段线性隶属度函数给出最佳容量配置方案。结果表明,微网的最优配置是加装140台电解槽、60台储氢罐和44台燃料电池。该方案成本和负荷缺电率与传统风电场相比分别降低了10%和40%。
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