论文摘要
提出了一种基于神经网络的光储动态优化运行策略。首先,采用长短期记忆神经网络的方法预测光伏出力;其次,根据功率差调节和光伏出力预测结果,将以日为时长的负荷分为4个区间,不同区间分别对应特定控制策略;最后,根据各区间的控制策略实时优化储能充放电功率。该方法把多余的光伏能量储存起来,在用户电网需要时再以电能的形式释放出来,既能有效地抑制光伏发电的功率波动,提高光伏利用率,还能对用户电网进行削峰填谷调节。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 方陈,修晓青,周健,陈学良,王皓靖,黄华炜
关键词: 光伏预测,储能系统,神经网络,动态优化
来源: 电器与能效管理技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 国网上海市电力公司电力科学研究院,中国电力科学研究院有限公司
基金: 国网上海市电力公司科技项目(520940160027)
分类号: TM615;TP183
DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.01.012
页码: 69-74+81
总页数: 7
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