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申请/专利权人：山东理工大学
摘要：一种基于移动储能的多微电网灵活性提升方法，属于微电网技术领域。计算风机和光伏出力的置信区间；建立考虑风光不确定性的风险评估模型；建立考虑卡车运输时间和阻塞延迟的移动储能运输模型；建立基于移动储能的多微电网优化运行模型；对多微电网优化运行模型求解，得到移动储能位置和充放电功率的配置方案及柴油发电机、风机和光伏的调度方案。本通过协调运行策略能够有效应对风光资源不确定环境下系统灵活性不足的问题，确定了移动储能位置和充放电功率的配置方案及柴油发电机、风机和光伏的调度方案。
主权项：1.一种基于移动储能的多微电网灵活性提升方法，其特征在于：包括如下步骤：计算风机和光伏出力的置信区间；建立考虑风光不确定性的风险评估模型；建立考虑卡车运输时间和阻塞延迟的移动储能运输模型；建立基于移动储能的多微电网优化运行模型；对多微电网优化运行模型求解，得到移动储能位置和充放电功率的配置方案及柴油发电机、风机和光伏的调度方案；移动储能的多微电网优化运行模型为： 其中，为t时微电网n中柴油发电机的输出功率；为微电网n中柴油发电机的运行成本系数；为t时微电网n与主电网的交易功率；为t时的交易电价；为t时移动储能的充放电功率；分别表示移动储能充电和放电功率；分别表示第n台风电和光伏在第t个小时的功率不足期望值；eMESS为移动储能的运行成本系数；Clabor为人工成本；为t时微电网n中风机和光伏的输出功率；分别为微电网n中风机输出功率的上下限；分别为微电网n中光伏输出功率的上下限；分别为微电网n中柴油发电机输出功率的上下限；分别为微电网n中柴油发电机的升速和降速功率限制；为移动储能的充放电功率的最大值；SoCt、SoCt分别为移动储能的能量状态和荷电状态；EMESS为移动储能的最大容量；分别为移动储能的充放电效率；βt为二进制状态，βt＝1表示移动储能处于放电状态，βt＝0表示移动储能处于充电状态；SoCmax、SoCmin分别为移动储能荷电状态的上下限。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东理工大学 一种基于移动储能的多微电网灵活性提升方法
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