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首页> 外文期刊>Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina) >Optimal Storage Technology Selection and Sizing for Providing Reserve to Power Systems with High Penetration of Wind Generation
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Optimal Storage Technology Selection and Sizing for Providing Reserve to Power Systems with High Penetration of Wind Generation

机译：最优存储技术选择和规模确定，以为风力发电的高渗透率电力系统提供储备

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This paper proposes a methodology to determine both the technology of Energy Storage System (ESS) and its optimal sizing in order to provide secondary frequency control (SFC) to power systems with high penetration of wind generation. The objective is to determine the optimal investment in an ESS, considering the impact of the energy storage device on the costs of the electrical system and on the quality of frequency. The methodology allows calculating probabilistically the variable investment and operation costs of the ESS, considering the uncertainties associated with the stochastic behavior of the wind generation, conventional generation availability, network topology and the demand for energy. To this aim, a hybrid optimization using a meta-heuristic algorithm called Mean-Variance Mapping Optimization (MVMO) is utilized, whose control variable is the size vector (maximum power and energy capacity of the storage device), and an optimization model to compute the optimal power flow (OPF).
机译：本文提出了一种既可以确定储能系统（ESS）的技术又可以确定其最佳尺寸的方法，以便为风力发电高度渗透的电力系统提供辅助频率控制（SFC）。目的是在考虑储能设备对电气系统成本和频率质量的影响的情况下，确定对ESS的最佳投资。该方法可以考虑与风力发电的随机行为，常规发电的可用性，网络拓扑和能源需求相关的不确定性，概率地计算ESS的可变投资和运营成本。为此，利用了一种称为元均方差映射优化（MVMO）的元启发式算法进行混合优化，其控制变量为大小向量（存储设备的最大功率和能量容量），并计算了一个优化模型最佳潮流（OPF）。

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