微电网|含分布式发电的微电网中储能装置容量优化配置(Matlab代码实现)

简介: 微电网|含分布式发电的微电网中储能装置容量优化配置(Matlab代码实现)

1 概述

随着经济的发展,传统能源日趋紧张,环境污染问题越来越严重,各国开始把目光投向新型清洁


能源的发展,发展可再生能源发电(Renewable energy power,REP)技术成为解决传统能源所带来


问题的必然选择[1-2]。微电网技术是分布式可再生能源有效利用的重要形式,然而分布式发电与传统电源具有很大的差别,其主要特点在于诸如风、光等分布式发电输出的随机性和间歇性,会对微电网的安全性和稳定性造成很大的影响。为了确保系统的安全稳定运行,储能装置便成为微电网系统的重要组成部分[3-5]。储能装置可以分为功率型储能和能量型储能两种。功率型储能装置具有响应速度快、循环充放电寿命长、充放电速率快等特点,一般可用来平滑分布式发电的功率输出;能量型储能装置具有储能时间长、储能容量大等特点,适用于系统负荷的削峰填谷[6]。微电网在并网运行时,负荷的峰谷差和分布式发电的波动性通常是并存的。混合储能比单一的储能装置更有助于微电网系统的安全稳定运行[7]。在微电网中加装储能装置,最重要的是储能装置的容量配置问题。文献[8]在风电功率分钟级分量 波动特性的基础上,以概率统计的区间估计理论确定储能系统的容量配置和最大充放电功率,该优化方法可以以较小容量的储能设备改善风电功率的平滑输出。


由于分布式发电的随机性、间歇性,含分布式发电的微电网很难满足电网接入的要求。若在微电网中配置 合适容量的储能装置,并对其采取适当控制方法,不但可以平滑分布式发电的输出功率,而且可以达到对微电网负荷削峰填谷的作用。提出了应用上下限约束法以及加权移动平均控制法,以满足微电网的接入要求为前提,以最小储能配置容量为目标,对混合储能装置进行容量优化配置的方法。仿真结果表明,所提方法不仅能够使分布式发电出力满足微电网要求,并可以实现对储能容量的优化配置。


本文为实现微电网内电池容量的优化配置,目标函数为配置过程中整体的运行成本最小或者经济效益最大化,约束条件则包括相应的运行约束以及能量平衡约束等等,最后将模型化简为一个混合整数线性规划问题,采用matlab对其进行高效求解。


2 运行结果

2.1 算例1

2.2 算例2

2.3 算例3

3 Matlab代码及文章阅读


👨‍🎓博主课外兴趣:中西方哲学,送予读者:


👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要觉得这些问题搞笑,哲学就是追究终极问题,寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记:科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能让人胸中升起一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。


    或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎


4 写在最后

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者,博主专门做了一个专栏目录,整个专栏只放了一篇文章,足见我对其重视程度:博主专栏目录。做到极度细致,方便大家进行学习!亲民!!!还有我开了一个专栏给女朋友的,很浪漫的喔,代码学累的时候去瞧一瞧,看一看:女朋友的浪漫邂逅。有问题可以私密博主,博主看到会在第一时间回复。

相关文章
|
14天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
25天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
1月前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
|
1月前
|
算法 决策智能
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。

热门文章

最新文章