💥1 概述
随着环境污染和资源短缺等问题的日益凸显,具有可再生、环境友好等优点的新能源发电逐渐成为
电力领域内的研究热点. 但是风电、光伏等新能源发电具有波动性和随机性,导致其出力具有不确定性,给电网的电能质量、稳定性带来了一定的影响. 为维护电网的安全稳定运行,一些地区实施弃风弃光手段,造成风电、光伏等新能源的消纳量大幅度下降. 微网可以实现新能源和负荷一体化运行,是解决新能源消纳的有效技术手段微网中配置电池储能系统,不仅能有效应对新能源发电出力不确定性,还能保障微网安全稳定运行. 实施需求响应( demand response,DR) 是解决微网中新能源消纳的可行方向之一. 对于考虑储能和 DR 的微网,文献建立了考虑多种储能和 DR 的最优负荷削减模型,并对多能源系统进行可靠性评估; 文献计及电池储能和可中断负荷,提出一种包含日前-日内两阶段微网优化调度模型; 文献考虑电池储能和 DR,建立日前-时前-实时三阶段微网调度模型. 上述文献均建立计及储能和 DR 的微网运行模型,但 DR 类型和补偿机制单一,且没有挖掘价格型需求响应( price-based demand response,PBDR) 的作用。
详细文章讲解见第4部分。
📚2 运行结果
2.1 实时优化调度
2.2 日前优化调度
。。。。。。
。。。。。
2.3 日内优化调度
🎉3 参考文献
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[1]傅晓梅,温步瀛,朱振山,唐雨晨.考虑电池储能与需求响应的微网多时间尺度优化运行[J].福州大学学报(自然科学版),2021,49(03):367-375.
[2]徐立中,易永辉,朱承治,赵波,项中明,谢颖捷.考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度[J].电力系统保护与控制,2014,42(23):1-8.
🌈4 Matlab代码、数据、详细文章讲解
链接:https://pan.baidu.com/s/12J1DmdF3S328DnF5pVdC3w
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