【摘 要】
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根据风电预测精度随时间尺度的减小逐级提高的固有特性,建立了多时间尺度多目标协调调度的滚动优化模型。依据风电并网标准与分布式电池储能系统(distributed battery energy
【机 构】
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国网山东省电力公司; 国网山东省电力公司检修公司; 国网山东省电力公司经济技术研究院; 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学);
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技资助项目(52061016007)
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根据风电预测精度随时间尺度的减小逐级提高的固有特性,建立了多时间尺度多目标协调调度的滚动优化模型。依据风电并网标准与分布式电池储能系统(distributed battery energy storage system,DBESS)能快速修正风电波动的低频分量,以系统经济性最优和弃风电量最小为目标函数建立优化模型,采用加入4个风电场(wind farm,WF)和2个电池储能系统(battery energy storage systems,BESSs)的IEEE-39节点标准系统进行算例分析,遗传算法(genetic algorithm,GA)对目标函数进行迭代求解。结果证明,本研究提出的基于DBESS的风储有功滚动优化调度模型,可以有效降低系统运行经济性以及提高电网对风电的接纳能力。
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