摘要
一种考虑惯量特性的风储联合系统能量管理方法,步骤如下:建立由电池和飞轮储能系统组成的混合储能系统模型,并计算各储能系统的功率;根据储能系统的运行限制,给出约束条件;基于多层感知机神经网络对次日风电功率进行预测,得到均值和标准偏差;生成风电不确定性模型得到预测风电情景,并使用聚类算法对预测风电情景进行削减,得到削减情景下风电预测功率的均值和标准偏差;利用日前市场模型得出混合储能系统次日交付的功率以及充放电功率;并对充电和放电功率进行调整。该方法可减小传统风力发电随机性与不确定性对电力市场的影响,提高风力发电系统对日前市场等电力市场的需求响应,提高风电厂在电力市场中的盈利能力。
技术关键词
飞轮储能系统
电池储能系统
能量管理方法
风电预测功率
混合储能系统
风力发电量
不确定性模型
充放电功率
混合整数线性规划模型
情景
多层感知机
储能系统充放电
功率约束条件
初始荷电状态
聚类算法
正态分布函数
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混合动力系统
能量管理方法
拖轮
燃料电池输出功率
工况
混合储能系统
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充放电功率
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