【摘 要】
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首先,基于k均值聚类和Copula理论建立不同天气类型下光伏出力的条件预测误差分布模型,并利用该模型修正储能运行时序模拟算法中的光伏出力预测值;其次,以跟踪光伏电站计划出
【机 构】
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合肥工业大学,教育部光伏系统研究工程中心,合肥230009
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首先,基于k均值聚类和Copula理论建立不同天气类型下光伏出力的条件预测误差分布模型,并利用该模型修正储能运行时序模拟算法中的光伏出力预测值;其次,以跟踪光伏电站计划出力为控制目标,并以光伏电站寿命周期内年均收益最大为经济性优化目标,综合考虑储能全寿命周期成本、偏离计划出力的惩罚成本和光伏电站收益,采用粒子群算法和时序模拟计算法搜索最优的储能配置方案.最后,以安徽某地额定容量为100 MW的光伏并网电站储能配置方案为例,对所提出的方法进行验证.仿真算例表明,考虑修正与不考虑修正的情况相比,光伏电站的经济性得到提高,所需储能的功率和容量减小.
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