并网型风光储互补发电系统容量优化配置

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风光储最佳容量配比的研究

风光储最佳容量配比的研究风光储是一种新型的能源储存技术，通过采集风能和太阳能，并将其转化为电能进行储存，以满足能源供应需求。

在风光储系统中，最佳的容量配比对于提高系统效率、降低成本具有重要意义。

本文将对风光储系统的最佳容量配比进行研究，以探讨如何实现最佳的能源储存效果。

一、风光储系统的基本原理风光储系统是一种将风能和太阳能转化为电能，并进行储存的系统。

其基本原理是通过风力发电机和光伏发电系统将风能和太阳能转化为电能，然后将电能进行储存。

储能设备主要有电池、超级电容和储热设备等。

这样一来，不仅可以实现风力发电和光伏发电的能源利用，还可以实现能源的平稳输出。

二、风光储系统的容量配比的重要性在风光储系统中，不同储能设备的容量配比对于系统的性能有着重要的影响。

合理的容量配比可以使系统更加稳定，提高能源利用率，降低系统成本。

研究风光储系统的最佳容量配比具有重要意义。

目前，关于风光储系统的最佳容量配比的研究还比较有限。

主要集中在对单一储能设备进行容量设计的方面，对于多种储能设备的容量配比研究还比较缺乏。

1. 不同储能设备的容量配比研究：我们将对不同储能设备如电池、超级电容和储热设备等进行研究，分析它们在风光储系统中的作用和特点，然后探讨它们的最佳容量配比。

2. 电能储存效率与容量配比的关系研究：我们将通过模拟实验和理论分析，研究不同容量配比对电能储存效率的影响，探讨如何选择最佳的容量配比以提高系统的储能效率。

3. 综合考虑成本和性能研究：我们还将综合考虑成本和性能因素，分析如何在保证系统性能的同时降低系统成本。

五、结论风光储系统的最佳容量配比研究是一个重要的课题，有望为风光储系统的进一步发展提供重要的理论和技术支持。

希望未来能够有更多的研究机构和企业投入到这一领域的研究工作当中，共同推动风光储系统的发展和应用。

风光储制氢综合能源发电项目能源管理系统结构及配置方案浅析

风光储制氢综合能源发电项目能源管理系统结构及配置方案浅析0 引言近年来，以风能和太阳能为主的新能源得到了大力的发展, 但是由于风能和太阳能发电的随机性、间歇性和不确定性，并网之后，对电网的运行和电能质量造成不利影响。

为了解决新能源接入带来的问题，把储能装置加入风电场和光伏电站形成风光储联合发电系统是解决可再生能源发展的重要途径。

同时，氢作为清洁的能源，具有容量大、能量密度高、寿命长、便于储存和传输等特点，成为大规模综合能源发电项目绿色开发储存、利用的优选方案。

能量管理系统（简称EMS）是综合能源发电系统的关键组成部分,它可以根据市场信息、能源需求和运行约束等条件做出决策,通过对各发电单元和可控负荷的灵活调度来实现综合能源发电系统的优化运行。

本文以某风光储制氢综合能源发电项目为例, 规划配置风电装机容量50MW，光伏50MWp，20MW/20MWh的电化学储能装置，配置500m3/h制氢站，浅析其能源管理系统结构及配置方案。

1 能量管理系统结构1.1能量管理系统功能综合能源发电项目能量管理系统的功能是整体协调控制各发电单元、用电负荷、储能系统的有序、稳定运行，保证综合能源发电系统的持续、可靠运行，并尽可能提高系统的经济性以及实现发电系统不同工况、不同运行模式的平滑切换。

1.2能量管理系统结构风光储制氢综合能源发电项目能量管理系统采用开放式分层、分布系统结构，将综合能源发电系统控制系统分为主控制层和分控制层两部分。

主控制层为能量管理控制层。

能量管理主控制层为整个综合能源发电系统监视、控制、管理的中心，是综合能源发电系统进行能量优化管理、提高能源利用效率的基础。

主控制层由主控单元、主机兼操作员站和各种功能站构成，安装在中控室内，通过光缆或屏蔽双绞线与能量管理系统分控制层设备相连。

分控制层为能量管理执行层。

能量管理系统分控制层负责各发电系统、用电设备的数据采集、上传，完成各发电单元功率限额和功率平滑控制，完成与子阵内各设备的通信，并接收完成能量管理控制层下达的指令控制。

风光互补发电系统的应用及优化设计

风光互补发电系统的应用及优化设计摘要：随着我国经济不断发展，对能源的需求也在不断增加，而传统的矿物能源存量有限且不能再生，因此研究和开发新能源技术是趋势所在。

风光互补发电系统是利用风能和太阳能互补性强的特点，由风力发电机、太阳能电池、控制器、蓄电池组、逆变器等组成的一个发电系统，可将电力供给负载使用。

风电互补发电系统的应用主要是因为太阳能及风能之间的天然互补优势，使得该系统成为有着资源条件较好及能源匹配度较高的独立电源系统。

风电互补发电系统具备可再生能源、绿色能源、设备安装简单、性价比高以及维护方面等优点，使得其具备了更大的竞争优势，在各个行业中的推广程度也在大范围的增加。

关键词：风光互补发电系统；问题；优化；应用1、风光互补发电系统控制风光互补发电系统中风力发电与光伏发电起到核心的作用，准确实现风光互补，分析如下：1.1风力发电控制风力发电控制较为复杂，由于其在互补发电系统中较容易受到外界因素的干扰，所以稳定性偏弱，产生耦合干扰，需着重控制风力发电的过程，才可保障其在风光互补发电系统中的控制性。

例如：风力发电机组的功率控制，如果实际风速大于额定设置，此时需要严谨控制机组功率，确保风力发电控制在额定状态，保障风力发电的功率稳定，才可确保风光互补发电系统处于高效控制的状态中，相反风速小于额定设置时，需要启动机组功率控制的变桨距，以此来对比输出与额定数值，调节并控制风力发电的功率，通过变桨距的角度控制，提供适度的功率需求。

1.2光伏发电控制光伏发电子系统是风光互补发电的另外一部分，共同控制风光发电的系统功率。

分析风光互补发电系统的功率可以得出，维持系统最大的功率状态，必须实现负载阻抗与光伏发电的电阻相等，由此保障光伏发电的功率处于最大化[2]。

如果光伏发电的功率最大，就需要适当的控制方法，调控系统的发电功率。

光伏发电的系统利用了跟踪控制的方法，分析外界环境因素对光伏发电系统的影响，随时跟踪光伏发电功率的变化，通过控制负载阻抗，提高系统功率输出的能力，满足系统控制的需求，即使光伏发电系统未处于适当的天气环境中，也可以在跟踪控制的作用下，保持最大功率的效益。

风光储最佳容量配比的研究

风光储最佳容量配比的研究随着可再生能源的发展和应用，风光储系统在能源存储中的重要性日益突显。

风光互补储能系统是一种集成风能和光能的储能系统，可以在不同天气条件下实现能源供应的平衡。

风光储系统的设计和运行一直面临着容量配比的问题，即风能和光能的储存容量应该如何进行合理的配置，才能在最大程度上提高系统的效率和稳定性。

本文旨在对风光储系统最佳容量配比进行研究，为风光储系统的设计和应用提供理论指导与技术支持。

1. 风光储系统概述风光储系统是由风能发电系统和光能发电系统组成的储能系统，旨在提高可再生能源利用率和能源供应的稳定性。

风能发电系统主要利用风力发电，光能发电系统则主要利用太阳能发电，两者可以相互补充，实现能源供应的平衡。

储能系统的引入可以实现能源的有效储存和调节，从而提高系统的可靠性和灵活性。

风光储系统的容量配置是指风能和光能发电系统以及储能系统之间的能量容量比例。

在实际应用中，不同地区、不同气候条件和不同能源供需关系都会对风光储系统的容量配置提出不同的要求。

如何合理配置风光储系统的容量比例是风光储系统设计与应用中亟待解决的问题。

3. 风光储系统容量配比的研究方法（1）基于模型仿真的方法基于模型仿真的方法是一种比较常用的研究风光储系统的容量配比的方法。

通过建立风光储系统的数学模型，并结合实际的气象数据和负荷数据，可以对不同容量比例下的系统运行情况进行仿真分析，从而找到最优的容量配比。

（2）实地调研的方法实地调研是一种直接观察和分析的方法，可以通过对已建成的风光储系统进行观察和数据采集，从而得出不同容量配比下的系统运行情况和效果。

这种方法相对较为直观和真实，但受到样本数量和局限性的影响。

（3）多目标优化的方法多目标优化方法是一种综合考虑多个因素的方法，可以将系统的经济性、可靠性、灵活性等多个指标同时考虑进去，通过优化算法得出最优的容量配比方案。

（1）地区气候条件地区的气候条件直接影响着风能和光能发电的能量输出，因此应根据不同地区的气候特点合理配置风光储系统的容量比例。

分布式并网光伏发电系统的容量设计与优化

分布式并网光伏发电系统的容量设计与优化随着可再生能源的迅速发展和国家政策的支持，光伏发电系统已经成为最受青睐的可再生能源之一。

分布式并网光伏发电系统具有灵活性、可靠性和环保性的特点，目前已广泛应用于家庭、企事业单位以及农村地区的电力供应。

分布式并网光伏发电系统的容量设计是实现系统高效运行的关键。

下面将从系统容量规模的确定、阴影效应的影响以及优化策略的选择等方面，对分布式并网光伏发电系统的容量设计进行探讨。

系统容量规模的确定是光伏发电系统设计的首要任务。

在确定容量规模时，需要考虑用户的用电需求、光照条件、系统的经济性以及对电网的影响等因素。

一般来说，容量规模应能够满足用户的最大负荷需求，同时与光照条件相匹配，以充分利用太阳能资源，提高发电效益。

在确定容量规模时，还应考虑阴影效应对光伏发电系统发电量的影响。

阴影效应是指建筑物、树木或其它障碍物对光伏板表面的部分遮挡导致光照不均匀，从而降低光伏发电系统的发电效率。

为了降低阴影效应带来的影响，可以选择高效率的光伏组件，并采取适当的布局和方位角设置，以最大程度地减少阴影对发电系统的负面影响。

在容量设计的过程中，合理选择优化策略也是至关重要的。

可以采用以下几种优化策略，以提高光伏发电系统的发电效率和经济性。

首先，可以通过最大功率点跟踪技术，实现光伏组件输出功率的最大化。

最大功率点跟踪技术通过对输出电压和电流进行监测和调节，使光伏组件始终工作在最大功率点上，从而提高光伏发电系统的发电效率。

其次，可以采用能量存储装置，将多余的电力储存起来，在负荷需求高峰期进行释放。

能量存储装置的使用可以平衡光伏发电系统的输出功率和负荷需求之间的差异，提高系统的稳定性和经济性。

同时，还可以采用微逆变器技术，将光伏组件分别与逆变器相连，实现组件级别的最大功率点跟踪。

与传统的集中式逆变器相比，微逆变器可以提高光伏组件的发电效率，并降低系统因单个组件失效而导致的整体系统性能下降。

此外，还可以考虑利用智能电网技术和远程监测系统，实现光伏发电系统的远程监控和管理。

计及电动汽车的并网运行微电网容量优化配置

计及电动汽车的并网运行微电网容量优化配置吴新华;赵兴勇;贾燕冰;陈浩宇;赵钰彬【摘要】配置光伏、风机、储能等微电源的容量是微电网设计规划阶段的主要任务.针对电动汽车大规模接入后的并网型微电网优化配置,以经济性为目标,提出了一种并网型微电网的商业运营模式.结合电动汽车不同的管理模式,设计了一种分级式能量调度策略.在此基础上建立了综合考虑微电网经济性和可靠性的风/光/储容量优化配置模型,采用带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解.通过算例分析,得出电动汽车不同管理模式下的微电源容量配置结果.对比两种结果,得出考虑有序充放电的电动汽车入网,减少了微电网的储能配置,降低了微电网整体的投资效益,提高了微电网用户的利益与供电可靠性.%In design and planning stage of micro-grid the primary mission is to allocate the capacities of PV power system,wind power system and energy storage system.Aiming at the optimal configuration of grid-connected microgrid after the large-scale access of electric motorcar,a commercial operation mode of grid-connected microgrid was proposed with economy as the goal.According to the different management modes of electric vehicles,a hierarchical energy scheduling strategy was designed.On this basis,an optimal model for capacity allocation of wind power/PV power/storage systems was established in consideration of the economy and reliability of the microgrid and it was solved by the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) with elite strategy.The allocation results of micro-power capacity in different management modes of electric vehicles were obtainedthrough numerical example analysis.In comparison of the tworesults,it can be concluded that the electric vehicles with ordered charge and discharge network can reduce the energy storage allocation of the microgrid,reduce the overall investment benefit of the microgrid,and improve the users' benefits in the microgrid and power distribution reliability.【期刊名称】《电气自动化》【年(卷),期】2018(040)001【总页数】4页(P36-39)【关键词】微电网;电动汽车;容量配置;多目标优化;非支配排序遗传算法【作者】吴新华;赵兴勇;贾燕冰;陈浩宇;赵钰彬【作者单位】山西大学电力工程系,山西太原030013;山西大学电力工程系,山西太原030013;太原理工大学,山西太原030013;山西大学电力工程系,山西太原030013;山西大学电力工程系,山西太原030013【正文语种】中文【中图分类】TM730 引言微电网中光伏、风机等新能源具有输出功率不确定的特性，要使得微电网能够安全稳定运行，合理协调配置风光储的容量成了微电网规划阶段主要问题之一。

风光互补系统方案

风光互补系统方案摘要风光互补系统方案是一种利用太阳能和风能相互补充的可再生能源发电系统。

本文将介绍风光互补系统的基本原理、构成和优势，并重点讨论了系统的设计、安装和维护。

最后，我们还将分析该系统在实际应用中的一些问题和挑战，并提出相关解决方案。

1. 引言可再生能源的利用是解决能源短缺和环境污染问题的重要途径之一。

风能和太阳能是两种最常见、最广泛利用的可再生能源。

然而，由于天气和地理条件的限制，单独利用太阳能或风能并不能满足能源的稳定需求。

因此，将两种能源相互补充使用已成为一种非常有潜力的解决方案，即风光互补系统。

2. 系统原理风光互补系统是通过同时利用太阳能和风能来满足能源需求的一种系统。

太阳能主要通过光伏发电板转化为电能，而风能则通过风力发电机转化为电能。

这两种能源分别具有不同的特点和工作原理，但可以相互补充使用，以实现能源的稳定供应。

3. 系统构成风光互补系统主要由以下几个组成部分组成：3.1 太阳能发电部分太阳能发电部分主要包括光伏发电板、电池组和逆变器。

光伏发电板将太阳能转化为直流电能，然后经过电池组储存，最后通过逆变器将直流电能转化为交流电能，以供电网或其他设备使用。

3.2 风能发电部分风能发电部分主要包括风力发电机、风轮和控制系统。

风力发电机通过风轮转动产生机械能，然后通过发电机转化为电能。

控制系统可以根据风速和风向调整风力发电机的转速，以达到最佳发电效果。

3.3 能量储存部分能量储存部分主要包括电池组和储能设备。

电池组可以储存太阳能和风能转化的电能，并在需要时释放，以满足电能需求。

储能设备可以吸收并储存多余的能量，以便在能量供应不足时提供补充。

3.4 控制与管理部分控制与管理部分主要包括集中控制系统和监测设备。

集中控制系统可以实时监控和控制风光互补系统的运行状态，以确保系统的稳定和可靠运行。

监测设备可以收集系统的各种数据，并提供对系统性能的评估和分析。

4. 系统设计与安装风光互补系统的设计与安装需要考虑多个因素，包括能源需求、环境条件和经济效益等。

风光储互补供电系统典型设计方案

风光储互补供电系统典型设计方案目录1. 引言 (3)2. 项目技术方案 (3)2.1 风光储互补发电系统的特点 (3)2.2 适合风光储互补地区分析 (4)2.3 风光储互补发电系统的结构 (6)3. 风光储互补发电系统设计及配制方案 (7)3.1 选定地区的气候分析 (7)3.2 斜面辐射量及峰值日照时数 (9)3.3 光伏阵列间距设计 (10)3.4 家用电器功耗分析 (11)3.5 光伏组件及控制器 (11)3.6 风力发电机及控制器 (14)3.7 蓄电池部分 (16)3.8 发电量情况3.9 配置方案 (17)1.引言能源是国民经济发展和人民生活必须的重要物质基础，在过去的200多年里，建立在煤炭、石油、天然气等化石燃料基础上的能源体系极大的推动了人类社会的发展。

但是人类在使用化石燃料的同时，带来了严重的环境污染和生态系统破坏。

近年来，世界各国逐渐认识到能源对人类的重要性，更认识到常规能源利用过程中对环境和生态系统的破坏，各国纷纷开始根据国情，治理和缓解已经恶化的环境，并把可再生、无污染的新能源的开发利用作为可持续发展的重要内容。

太阳能、风能作为一种重要的可再生能源，其具有清洁、无污染、安全、储量丰富的特点，受到了世界各国的普遍重视。

自《中华人民共合国可再生能源法》颁布实施以来，包括太阳能风能在内的可再生能源利用事业进入了新的历史发展时期。

风光储互补发电系统是利用风能和太阳能资源的互补性，具有较高性价比的一种新型能源发电系统，具有很好的应用前景。

目前随着人们对风光储互补发电技术认识的日渐提高和风光储互补发电技术的不断成熟，其应用领域也越来越广泛，如独立运行于无电地区的集中风光储互补供电系统和户用风光储互补发电系统等。

2. 项目技术方案2.1 风光储互补发电系统的特点风力发电系统利用风力发电机，将风能转换成电能，然而通过控制器对蓄电池充电，最后通过逆变器对负载供电。

该系统具有日发电量较高，系统造价较低，运行维护成本低等优点。

电网接入储能系统的容量优化设计

电网接入储能系统的容量优化设计近年来，随着清洁能源的快速发展和电力系统的转型，电网接入储能系统的容量优化设计成为了一个重要的研究方向。

储能系统不仅能够提供灵活性和稳定性，还能够提高电网的能源利用效率。

本文将从技术和经济的角度探讨如何优化电网接入储能系统的容量。

1. 储能系统的技术要求储能系统作为电网的重要组成部分，需要具备一定的技术要求。

首先，储能系统需要高效率地进行能源转化和存储，以便随时满足电网的需求。

其次，储能系统需要具备较长的使用寿命和良好的耐久性，以减少维护和更换成本。

此外，储能系统还需要具备较快的响应速度和较高的电网适应性，以应对不同的电网运行情况。

2. 基于需求和供给的容量优化设计容量优化设计是指通过合理规划和配置储能系统的容量，以满足电网的需求并最大程度地提高电网的运行效率。

在进行容量优化设计时，需要综合考虑电网的负荷需求、清洁能源输入的波动性以及储能系统的存储和释放能力等因素。

首先，根据电网的负荷需求，可以确定储能系统的最小容量。

储能系统的最小容量应能够满足电网的基本负荷需求，以保证电网的可靠供电。

此外，储能系统的容量还需要考虑到电网负荷的峰值需求，以应对负荷波动带来的供需不平衡。

其次，根据清洁能源输入的波动性，可以确定储能系统的适当容量。

清洁能源输入的波动性会导致电网供需的不平衡，通过增加储能系统的容量，可以在清洁能源输入过剩时进行存储，在需求超过供给时进行释放，以平衡电网的运行。

最后，储能系统的存储和释放能力也需要考虑在容量优化设计中。

储能系统的存储和释放能力影响着其对电网运行的灵活性和响应速度。

在进行容量优化设计时，需要根据电网的需求和储能系统的技术指标，确定合适的存储和释放能力。

3. 经济性考虑在进行电网接入储能系统的容量优化设计时，经济性也是一个重要的考虑因素。

储能系统的容量对于电网的运行成本和效益有着重要的影响。

首先，储能系统的容量越大，其建设和运维成本也会相应增加。

电力系统中的风光互补电力调度与优化策略

电力系统中的风光互补电力调度与优化策略随着环境问题和能源危机的日益突出，可再生能源在电力系统中的应用越来越重要。

其中，风电和光伏发电被广泛认可为两种最具潜力的可再生能源，但也面临着间歇性和不可控性的问题。

为了充分利用这两种能源，提高其可靠性和经济性，需要制定风光互补的电力调度与优化策略。

风电和光伏发电具有互补性的特点，可以相互弥补能源的不足。

风能具有较强的季节性和日变化性，而光能则具有较强的日变化性和小时变化性。

因此，将两种能源相结合，可以有效实现电力的稳定供应。

同时，风光互补还可以最大程度地减少对传统能源的依赖，减少温室气体排放，实现可持续发展的目标。

在电力系统中，风光互补电力调度与优化策略的核心是合理安排风电和光伏发电的发电功率，以满足电力系统的供需平衡。

根据电力需求的变化，需要预测和优化风光发电的输出功率，并与传统发电方式进行协调，实现电网的稳定运行。

下面将介绍一些常用的风光互补电力调度与优化策略。

首先，基于在线预测的策略是一种常见的风光互补电力调度方法。

通过分析历史数据和实时数据，可以预测未来一段时间内的风光发电输出功率。

利用这些预测结果，可以合理安排其他电源的调度，从而实现风光互补发电模式。

此外，在预测过程中还需要考虑天气和气象因素的影响，以提高预测的准确性。

其次，基于能量存储技术的策略也是一种常用的风光互补电力调度方法。

通过使用能量存储系统，可以将风电和光伏发电的多余能量储存起来，以备不时之需。

当风能和光能不足时，可以从能量存储系统中释放出来，实现电力供应的平衡。

能量存储技术的发展对于风光互补电力调度具有重要意义，可以提高电网的灵活性和稳定性。

此外，智能电网技术的应用也可以提升风光互补电力调度的效果。

通过使用智能电表和智能电网系统，可以实现对电力需求和发电能力的实时监测和调度。

基于这些数据，可以优化风光发电的调度，提高电力系统的可靠性和经济性。

智能电网技术还可以支持分布式能源的接入和管理，促进风光互补发电的应用。

风光火储系统储能容量优化配置及电力外送模式研究

风光火储系统储能容量优化配置及电力外送模式研究在可再生能源的舞台上，风光火储系统如同一位多面手，它集风能、光能和火力发电的优势于一身，为我们的能源供应增添了一抹亮色。

然而，这位多面手的表演是否精彩，关键在于其储能容量的优化配置以及电力外送模式的选择。

本文将对此进行深入探讨。

首先，我们要明确一点，储能容量的优化配置是风光火储系统的心脏。

正如心脏需要根据身体的需要进行调节一样，储能容量也需要根据电力需求的变化进行动态调整。

这种调整不是简单的“一刀切”，而是需要考虑到多种因素，如天气条件、电力市场价格、用户需求等。

这就像是一位厨师在烹饪时，不仅要考虑到食材的新鲜度，还要考虑到食客的口味偏好，才能做出令人满意的菜肴。

其次，电力外送模式的选择则是风光火储系统的血管。

血管负责将心脏泵出的血液输送到身体的各个部位，而电力外送模式则负责将储能容量优化后产生的电力输送到用户手中。

在这个过程中，我们需要考虑到电力的稳定性和可靠性，就像血管需要保持畅通无阻一样。

因此，我们需要选择一种能够保证电力稳定输送的外送模式。

那么，如何实现储能容量的优化配置呢？这就需要我们运用一些数学模型和方法了。

例如，我们可以使用线性规划方法来确定最佳的储能容量配置方案；我们也可以使用模拟退火算法来搜索全局最优解；我们还可以使用遗传算法来模拟自然选择的过程，从而找到最佳的储能容量配置方案。

这些方法就像是我们手中的工具箱，我们可以根据实际需要选择合适的工具来解决问题。

在确定了储能容量的优化配置方案后，我们就可以进一步研究电力外送模式了。

在这里，我们需要考虑的因素有很多，如电网的稳定性、电力市场的价格波动、用户的用电习惯等。

这些因素就像是一道道关卡，我们需要一一攻克才能找到最佳的电力外送模式。

例如，我们可以使用博弈论来分析电网的稳定性问题；我们也可以使用时间序列分析来预测电力市场的价格波动；我们还可以使用聚类分析来研究用户的用电习惯。

这些方法就像是我们手中的指南针，可以帮助我们在复杂的环境中找到正确的方向。

风光储微电网多目标优化配置

风光储微电网多目标优化配置风光储微电网多目标优化配置随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，可再生能源逐渐成为解决能源供应和环境保护问题的重要选择。

而风能和光能作为两种最常见的可再生能源之一，其自然资源广泛分布且可再生性强，因此备受关注。

然而，风能和光能与电网的不完全适配性以及随时变化的特点给能源供应带来了一定的不确定性，这就需要通过合适的配置方法来解决这些问题。

而微电网作为一种分布式能源供应模式，可以将可再生能源与传统电网相结合，为用户提供可靠的电力供应。

然而，微电网的配置问题一直是一个热门研究领域，其中包括能源产量和负荷需求匹配、设备容量的确定以及电网操作和优化控制等多个方面。

为了有效解决这些问题，多目标优化配置方法成为了研究的重点。

在风光储微电网多目标优化配置中，首先需要考虑的是风能和光能的稳定供应。

由于风能和光能资源的不稳定性，为了确保能源供应的可靠性，需要合理配置风能和光能发电装置的数量和容量，以满足负载需求。

此外，还需要考虑设备的运行成本、供电可靠性和环境影响等多个目标。

针对以上问题，研究者们提出了多种多目标优化配置方法。

其中，基于遗传算法的优化方法被广泛应用。

通过建立适当的数学模型，将各个目标函数进行权衡，运用遗传算法来搜索最优解。

这些方法能够有效地寻找到风光储微电网的最优配置方案。

此外，与传统电网相比，风光储微电网的运行和控制也是一个重要的研究方向。

为了实现多目标优化配置的最佳运行状态，需要合理设计电网控制策略和实时运行管理方法。

例如，通过电网的网优化、负荷预测和能量存储控制等手段，提高电网的运行效率和稳定性。

此外，还可以通过采用智能算法和人工智能技术，为风光储微电网提供智能化的优化和控制能力。

例如，利用模糊控制、神经网络和混合算法等方法，对微电网的运行状态进行实时监控和调整，并根据运行数据进行优化配置。

然而，风光储微电网的多目标优化配置仍然存在一些挑战和问题。

例如，如何考虑到风光储微电网中各个设备的协同作用和相互关系，以及如何考虑到不同用户的需求和偏好等。

风光互补发电系统的建模与优化设计

风光互补发电系统的建模与优化设计一、引言近年来，随着能源需求的不断增长，环保型可再生能源逐渐成为人们关注的焦点。

在可再生能源领域，风电和光伏光电具有广阔的发展前景，而风光互补发电系统在发电效率和发电稳定性方面表现出众。

本文将介绍风光互补发电系统的建模和优化设计。

二、风光互补发电系统的概述风光互补发电系统是将风力发电和光电发电进行有机结合，使系统具有更好的发电效率和稳定性，实现了可再生能源的最大程度利用。

风光互补发电系统包括风力发电和光电发电两个主要部分，其中风力发电利用风力驱动发电机转动来发电，而光电发电则利用光能转化电能来发电。

三、风力发电建模与优化1.建模风力发电的建模首先需要测量风速和风向，通过这些数据可以计算出风能转化为电能的效率。

其次是根据风机的性质建立数学模型，用来描述风机的转速和发电功率之间的关系。

最后，要考虑并网条件下的发电功率，保证系统的安全和稳定。

2.优化风力发电的优化主要从两个方面入手：一是提高风机的利用率，二是提高风机的可靠性。

为了提高风机的利用率，可以采用更加精确的模型和控制策略，来确保风机能够在最佳状态下运行。

同时，也要考虑到可靠性，增加风机的寿命和降低故障率，需要采用适当的维护保养措施。

四、光电发电建模与优化1.建模光电发电的建模包括测量太阳辐射、建立光电转换模型和并网思路。

首先需要对太阳辐射进行测量，同时还需要考虑天气条件和其他外部因素对太阳辐射的影响。

接下来是建立光电转换模型，通过数据分析和计算得出光照条件下发电量与天气条件和组件性能之间的关系。

最后是并网设计，要考虑到并网时的电网条件和电力负载，保证系统的安全和稳定。

2.优化光电发电的优化主要在于提高光电转换效率和提高光伏组件寿命。

具体措施可以包括：使用更高效的光伏材料，优化组件设计，提高组件表面反射和吸收等技术手段，同时也需要加强维护保养工作，延长组件寿命。

五、风光互补发电系统的优化设计风光互补发电系统的优化设计要考虑到风力发电和光电发电两个部分的相互配合和协同作用。

风光互补发电系统及其最优配置研究

风光互补发电系统及其最优配置研究随着全球能源消耗量的不断增加，对于新能源的需求也越来越大。

风能和光能是两种非常重要的新能源，被广泛应用于发电系统之中。

为了提高新能源利用率，有效利用电力资源，风光互补发电系统最优配置研究也越来越受到人们的关注和重视。

本文将阐述风光互补发电系统的优势以及如何进行最优配置。

一、风光互补发电系统的优势风光互补发电系统是将风能和光能发电系统相结合的一种发电方案。

与单一发电系统相比，风光互补发电系统有很多优势。

1. 提高发电效率对于某些地区而言，同一时段内风能和光能的产生存在着互补性。

如果设立风光互补发电系统，可以充分利用风、光等自然资源，提高了新能源的综合利用效果，达到了节能和环保的双重目的。

因此，风光互补发电系统比单一发电系统在发电效率方面更具优势。

2. 提高系统可靠性风光互补发电系统的组成部分具有互补性。

在光能不足或风能较小的情况下，风光互补发电系统可以实现系统能源的补充，保证供电的可靠性。

由于光能和风能变化比较快，如果是单独的发电系统，劣势很容易暴露出来，无法保持供电可靠性。

而风光互补发电系统在这方面表现更为良好。

3. 降低能源成本风光互补发电系统发电效率更高，降低了燃料成本，从而降低了新能源的发电成本。

系统在运作时，减少相应的能源购买成本，因为不同能源的使用互补性在进行最优配置之后也可以更好的提高这个互补性，使得风光互补发电系统的使用更加经济。

二、风光互补发电系统的最优配置从单一风能发电系统和单一光能发电系统的实际运行来看，风光互补发电系统的优势十分明显，那么在实践中，如何进行最优配置，发挥最大的效益？1. 依据区域特点确定组合方案风能和光能发电系统的特征并不相同，主要受到地理环境、气候和季节等因素的影响。

为此，最优组合方案应该结合具体地域的特点进行确定，而且在考虑安全的前提条件下，要尽可能充分利用市场规模的优势。

2. 采用合理的互补策略风光互补发电系统之间的互补具有时空性，根据不同的季节和时间差值，需要采取不同的互补方式。

含风光储的电动汽车充电站容量优化研究综述

Байду номын сангаас
献 [10] 针对风机、光伏、生物柴油发电机、储能系统容量配置问题，以系统生命周期成本最小化为目标函数，储能装置费用、生物柴油发动机输出功率、系统可靠性为约束建立了优化模型。然后将和声搜索算法与模拟退火算法结合起来求解该模型，结果表明提出的混合和声搜索模拟退火算法在寻优效率和收敛性方面都优于单独的和声搜索或单独的模拟退火算法。文献 [11] 利用熵权法对风光柴储的系统成本、污染物排放量及风光资源利用率进行归一化处理。然后选用改进的仿电磁学算法 ELM ( electromagnetism -like mechanism) 对风光柴储容量配置问题进行求解时较好地解决了模型约束条件较多且非线性的问题。与传统粒子群算法和基本 ELM 算法比较，改进后的算法在快速性、准确性和全局收敛性方面具有明显优势。文献 [12-15] 采用遗传算法实现风光互补发电系统成本 (目标) 函数最小化，以此对风光储容量配置优化。与传统的优化方法如动态规划和梯度技术相比，遗传算法在全局优化方面具有计算过程简单的优点，但没有考虑整个系统的可靠性是该优化模型的一个缺点。文献 [16] 提出对细菌觅食算法进行改进，然后将其应用到离网运行的风光互补发电系统的容量配置中，改进后的细菌觅食算法在全局最优搜索能力、寻优速度、精度方面显著增强。文献 [17] 提出一种混沌自适应进化算法对风光储容量配置进行优化。该新算法将混沌初始种群算子和分组选择策略导入，避免了传统进化算法的过早收敛，提升了算法的全局寻优能力。文献 [18] 将帕累托非劣排序与微分进化算法相结合，并改进了传统微分进化算法中的算子变异策略。改进后的混合算法可以对多目标寻优且寻优速度也得到了明显加强，因而能快速、有效求解出风光储的容量最优配置。 1.2.2 并网型微电网容量配比研究现状

并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化研究

引起电网电压闪变。风电场的风机和光伏电站并
和光伏电站。文献［４］研究了大型并网风电场
储能容量优化方案，将风电场当作某一额定功率
的发电厂是适合并网运行考虑的，但其以制定的最小风速下的最大运行ｈ数来确定储能容量人为随机性较强，缺乏对储能器件内部特性的考虑，制定的储能容量不够准确。
运行所以不考虑风机类型情况下，风光储混合发电系统基本结构如图１示：所
装有检测并防止孤岛效应的保护。
３基于粒子群算法的混合储能容量
２风电场和光伏电站并网给电网带
来的影响
ｐａｉｏｎａｔｒ，ｏｈｒｄ— ｏｅｔｄｗｉ／ＰＶ／ｓ０ａｅｈｙｒｄｓｓｅｕｉｇｔｅｐｅｉｔｄｄｔｆｔｅｅａｅｎｃｔｒａｄｂｔｅｙｆｔｅｇｉｃｎｎｃｅｎｄｔｒｇｂｉｙｔｍｓｎｈｒｄｃｅａａｏｈｅｇｎｒｔｄｅ — ｅｇｆｗｉｄａｄＰＶａｈｅｓｈｅｕｅｄａａｆｔｅｒｄ．ｂｙｄｅｅｏｉｐｔｉａｉｎｓｆｗａｅａｄｅａｌｎａｙｉ，ｉｒｙｏｎｎｎｄｔｃｄｌｔｏｈｇｉｖｌｐｎｇｏｉｚｔｏｏｔｒｎｘｍｐｅａｌｓｓｔｍｓｏｈｔｉｍｐｏｅｈｃｕａｙｖｒｃｔｆｔｅｏｔｍａａａｉｙｏｔｒｇｙｔｍｆｅａｎｈｏｔｎｕｓｅｅｇｈｗｓｔａｔｉｒｖｓｔｅａｃｒｃｅａｉｙｏｈｐｉｌｃｐｃｔｆｓｏａｅｓｓｅａｒｔｋｉｇｔｅｃｎｉｕｏｎｒｙｔｌｓｎｈｅｐｗｅｆｓｏａｇｙｔｍｎｔｃｏｎｔｔｇｔｅ，ａｈｙｉｔｒｇｙｔｍｏｌｎｎｃｈｅｓｆｔｎｏｔａｄｔｏｒｏｔｒｅｓｓｅｉｏａｃｕｏｅｈｒｎｄｔｅｈｂｒｄｓｏａｅｓｓｅｃｕｄｅｈａｅｔａｅｙａｄ

电力系统中的风光储互联系统设计与优化

电力系统中的风光储互联系统设计与优化随着可再生能源的快速发展和广泛应用，风力和光伏发电成为了电力系统中不可忽视的一部分。

然而，风力和光伏发电的波动性和间歇性特点给电力系统的稳定性和可靠性带来了挑战。

为了更好地利用这些可再生能源资源，风光储互联系统的设计与优化变得至关重要。

1. 风光储互联系统的设计风光储互联系统的设计是为了充分利用风力和光伏发电的优势，解决其波动性和间歇性特点带来的问题。

在风力和光伏发电的基础上，通过储能系统将多余的电力进行存储，以便在需要时使用。

该系统还需要具备双向输电功能，以实现能量的互相传输。

设计一个高效可靠的风光储互联系统需要考虑以下几个方面：1.1 储能系统的选择储能系统是风光储互联系统中至关重要的一部分。

常见的储能系统包括电池储能、压缩空气储能、水泵储能等。

不同的储能系统具有不同的特点和适用范围，因此需要根据实际情况选择合适的储能技术。

1.2 输电和变电技术风光储互联系统需要具备双向输电和变电功能，以实现风力和光伏发电系统与储能系统之间的能量传输和转换。

在设计过程中需要考虑输电线路的损耗和变压器的效率，以确保系统的能量转换效率和稳定性。

1.3 控制与优化策略风光储互联系统需要一个有效的控制与优化策略来实现能量的平衡和调节。

通过合理的控制策略，系统可以根据实时的能量需求和发电情况进行能量的调配和优化。

常见的控制与优化策略包括优先级调度、能量预测和协调控制等。

2. 风光储互联系统的优化风光储互联系统的优化是为了提高系统的能量利用率和经济效益。

通过合理优化风力和光伏发电与储能系统的组合和运行策略，可以提高系统的能量转换效率和能量供应可靠性。

在进行风光储互联系统的优化时，可以考虑以下几个方面：2.1 发电容量和储能容量的匹配风力和光伏发电系统的容量应与储能系统的容量相匹配。

过大或过小的发电容量和储能容量都会导致能量的浪费或供应不足。

因此，在设计和优化过程中需要综合考虑发电能力、储能能力和电力负荷的需要，寻找最佳的容量组合。

风光储系统储能容量优化配置策略

风光储系统储能容量优化配置策略李建林;郭斌琪;牛萌;修晓青;田立亭【摘要】储能容量的优化配置是风光储系统的重要问题.针对该问题,提出一种储能优化配置方法.首先建立储能容量配置的双层决策模型,外层规划模型的决策变量为储能的功率和容量配置,目标为储能的初始投资与联络线波动惩罚最低,内层规划模型的决策变量为储能在运行过程中的充放电功率,目标为系统联络线功率波动最低;然后基于动态规划方法进行求解;最后对含风电、光伏、电池储能以及负荷的联合发电系统进行算例分析,分别选取春、夏、秋季典型日数据进行仿真,仿真结果表明储能配置策略的有效性.%The optimal configuration of Energy storage is an important issue in wind/PV/storage hybrid system designing. This paper proposes a strategy of optimizing energy storage capacity inwind/PV/storage hybrid system. Firstly, the double-layer decision model of the storage capacity configuration is established. The decision variables of the outer decision model are the power and capacity of the energy storage, while the target is the minimum investment of the storage and the contact line penalty. The decision variable of the inner decision model is the charge and discharge power of the energy storage during the operation, while the target is to minimize power fluctuation on system tie line. Then a typical system is analyzed as a simulation example, including wind power, photovoltaic, battery energy storage and load. According to the typical daily data in spring, summer and winter, the simulation results verify the energy storage configuration strategy proposed.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2018(033)006【总页数】8页(P1189-1196)【关键词】风光储;储能配置;动态规划;双层决策【作者】李建林;郭斌琪;牛萌;修晓青;田立亭【作者单位】新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 北京100192;新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 北京100192;新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 北京100192;新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 北京100192;新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 北京100192【正文语种】中文【中图分类】TM715可再生能源具有波动性和间歇性，需要通过储能技术对其出力波动进行平抑，电池储能具有能量高、安装灵活、充放电速度快的特点，成为优先发展方向之一[1-3]。

风光储互补系统基于不确定性分析的储能配置研究

风光储互补系统基于不确定性分析的储能配置研究摘要：在不可再生能源枯竭、环境保护双重压力下，各界加强了对风能、太阳能等分布式能源以微电网的方式并入大电网的研究。

文章以风光互补微型电网运作为入手点，在微电源数学模型构建的基础上，介绍了混合储能在风光互补微型电网中的应用方法，并对其在风光互补微电网并网、离网中的控制策略进行了进一步分析，以期为系统功率平衡提供一定借鉴。

关键词：混合储能;风光互补微网引言近年来能源消耗不断加剧，因为大量化学能源如煤炭、石油等的大量使用，造成的环境问题日益突出，全世界都把目光转向了清洁能源，因此如何充分利用太阳能、风能等清洁能源对减少一次能源消耗及降低环境污染显得尤为重要。

然而风力和光伏发电容易受到天气和气候的影响，极不稳定，这使得风光互补发电系统在并网过程中会对大电网的安全稳定运行有较大影响。

当系统所发电量能满足负载的最低要求时，为减少系统的发电成本，除考虑协调系统中分布式电源的出力配合，还应综合考虑风光互补系统与大电网的电力能量交互和系统储能装置的工作运行状态。

1风光互补微网建模1.1风力发电风力发电主要依靠清洁能源代表———风能，其是自然界内部空气流动而产生的动能，可以驱动旋转叶片转换为机械能，进而转换为电能，受叶片面积、风速等因素影响。

1.2光伏发电光伏发电主要是将太阳能电池作为枢纽，实现太阳能→电能的直接转换，受发电季节、温度、天气、昼夜等因素影响，不受地域限制。

一般在太阳光照射在PN结(P型半导体与N型半导体制作在同一块半导体基片上交界面形成的空间电荷区)上时可以形成空穴电子对，在PN结内建电场作用下空穴电子对运动可以产生光生电动势，接入负载会产生电能。

理想状态下，可以将光伏电池中PN结看做理想二极管与恒流源并联，但实际情况下太阳能PN结不可避免出现损耗，2混合储能在风光互补微网中的应用2.1系统构成混合储能系统由双层电容器、蓄电池构成。

前者主要是在外加电磁场的作用下，极化电解液促使其内部荷电离子附着在极性不一的电机表面，形成具备储能功能的双电层。