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基于改进布谷鸟算法的微网储能系统控制策略研究

发布时间:2018-05-17 00:22  文章来源:笔耕文化传播

  本文选题:微网 + 电池储能系统 ; 参考:《广西大学学报(自然科学版)》2015年06期


【摘要】:为优化微网运行,以保障电力供需平衡并促进可再生能源消纳,对含储能的并网型微网的电池储能系统控制策略进行研究。首先,构建基于滚动时域控制的微网储能系统控制策略混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型;其次,采用改进的布谷鸟(modified cuckoo search,MCS)算法对模型进行计算;最后,进行算例分析,研究最优控制策略下微网信号与电池信号的特征,并对算法的收敛性与其他算法进行比较,以验证模型和算法的有效性。研究结果表明,不同的微网运行目标会影响储能系统控制策略,进而影响微网的信号特征;MCS算法在收敛速度、计算时间和经济性上较传统的布谷鸟(cuckoo search,CS)算法和差分进化(differential evolution,DE)算法有显著提高。
[Abstract]:In order to optimize the operation of microgrid, to ensure the balance of power supply and demand and to promote renewable energy consumption, the control strategy of battery energy storage system with grid-connected microgrid with energy storage was studied. Firstly, the control strategy of microgrid energy storage system based on rolling time-domain control is constructed, and the mixed integer linear programming (MILP) model is constructed. Secondly, the modified cuckoo search algorithm is used to calculate the model. The characteristics of the microgrid signal and the battery signal under the optimal control strategy are studied, and the convergence of the algorithm is compared with other algorithms to verify the validity of the model and the algorithm. The results show that different targets of microgrid operation will affect the control strategy of energy storage system, and then affect the convergence rate of MCS algorithm. The computational time and economy are significantly improved compared with the traditional Cuckoo search algorithm and the differential evolution solution (DEE) algorithm.
【作者单位】: 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;华北电力大学经济与管理学院;中国电力科学研究院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71271082) 中央高校基本科研业务费专项资金(2014XS53)
【分类号】:TM921.5

【参考文献】

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【二级参考文献】

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10 欧阳,

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