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考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化方法及系统 

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申请/专利权人:西安西电电力系统有限公司;中国西电电气股份有限公司

摘要:本发明公开了考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化方法及系统,方法包括以下步骤:通过MCMC方法生成风电出力月度场景、光伏出力月度场景、负荷波动月度场景得到源荷场景集;通过基于QC距离的同步回代消除算法缩减分布场景生成逐月典型源荷分布场景得到源荷典型场景;建立考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型;利用Gurobi求解器优化优化模型的内层目标函数,并将优化结果传递给优化模型的外层,使用MOAOS算法优化储能系统多目标双层优化模型的外层目标函数,得到储能系统配置的Pareto最优解集;对储能系统配置的Pareto最优解集使用熵权法结合TOPSIS分析得到最优解所代表的储能系统配置规划位置与容量作为储能系统优化配置的最终结果。

主权项:1.考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过MCMC方法生成风电出力月度场景、光伏出力月度场景、负荷波动月度场景得到源荷场景集;S2、通过基于QC距离的同步回代消除算法缩减分布场景生成逐月典型源荷分布场景得到源荷典型场景;S3、建立考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型,利用源荷典型场景构建考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型的约束条件,利用约束条件构建考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型的目标函数;S4、利用Gurobi求解器优化考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型的内层目标函数,并将优化结果传递给考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型的外层,使用MOAOS算法优化考虑源荷不确定性的储能系统多目标双层优化模型的外层目标函数,得到储能系统配置的Pareto最优解集;S5、对储能系统配置的Pareto最优解集使用熵权法结合TOPSIS分析得到最优解所代表的储能系统配置规划位置与容量作为储能系统优化配置的最终结果。

全文数据:

权利要求:

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