基于多目标人工蜂鸟算法的电-氢混合储能系统最优配置

卢子敬; 李子寿; 郭相国; 杨博

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基于多目标人工蜂鸟算法的电-氢混合储能系统最优配置

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将氢气储能系统与电池储能系统相互结合,可实现长期且快速的能量吞吐并减小分布式电源渗透率提高对配电网稳定性的影响。综合考虑电-氢混和储能系统接入配电网的经济性和技术性要求,以最小化系统全生命周期成本、配电网的电压波动和净负荷波动为目标,建立了电-氢混和储能系统多目标优化配置模型。采用基于Pareto的多目标人工蜂鸟算法求解其规划方案,并与多目标粒子群算法以及多目标原子轨道搜索进行了对比。最后,基于扩展的IEEE-69节点标准测试系统进行求解。仿真结果表明:多目标人工蜂鸟算法能够获得解集质量更加优异的Pareto前沿。所得混合储能系统配置方案在兼顾经济效益的同时,改善了配电网的电压质量和负荷水平。与仅配置电池储能系统相比,电-氢混合储能系统对配电网净负荷波动与电压波动的改善分别提高了21.02%与16.66%,证明了本文所提优化配置方法的有效性和卓越性。

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来源
《中国电力》 |2023年第7期|33-42|共10页
作者
卢子敬; 李子寿; 郭相国; 杨博;
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作者单位

国网湖北省电力有限公司;

中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司;

昆明理工大学电力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类输配电工程、电力网及电力系统;
关键词
电池储能系统; 氢储能系统; 多目标人工蜂鸟算法; 全生命周期成本;

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