本文關鍵詞：計及智能電網(wǎng)多不確定性的多目標儲能優(yōu)化

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【摘要】：針對風力發(fā)電與電動汽車大規(guī)模地接入電網(wǎng)后電力系統(tǒng)的隨機性特性愈發(fā)明顯的問題,綜合考慮風力發(fā)電、負荷與電動汽車的不確定性,建立了智能電網(wǎng)多不確定模型,并利用點估計法求解隨機潮流,構造了以運行成本最小、供電可靠性最大及儲能投資最小為目標函數(shù)的儲能優(yōu)化模型,之后利用引入非線性遞減慣性權重的改進粒子群算法,在隨機潮流結果的基礎上對儲能裝置24 h的出力進行尋優(yōu)計算,得出最優(yōu)儲能調(diào)度方案,從而抑制系統(tǒng)的不確定性。最后進行了算例分析,結果表明兩點估計法能有效求解包含多不確定性的潮流方程,驗證了所提方案的合理性。
【作者單位】： 四川大學電氣信息學院;
【基金】：四川省科技廳支撐項目(2014JY0191) 成都市科技項目(2015-HM01-00132-SF)~~
【分類號】：TM73;TM74
【正文快照】： 0引言1伴隨著智能電網(wǎng)技術的日益成熟,風力發(fā)電、電動汽車領域發(fā)展迅猛,二者的隨機性特點必然給智能電網(wǎng)的運行帶來諸多不確定因素[1-3],而在智能電網(wǎng)中接入儲能系統(tǒng)(energy storage system,ESS)可以減小上述不確定性帶來的風險[4]。隨機潮流是電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行的一種宏觀統(tǒng)計

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