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摘要 能源存储系统将在未来智能电网的建立中发挥关键作用。具体而言，将存储系统集成到电网架构中可以实现多种目的，包括通过增加可再生能源的使用来处理能源供应的统计变化，以及通过负荷调度来优化日常能源使用。本文重点介绍如何使用非线性凸优化来减少电网失真。具体来说，分析存储模型与基于家庭社区社会经济信息的负荷预测技术相结合使用。结果表明，所提出的负荷预测技术可显著减少预测误差（相对减少高达 14.2%），而基于非线性凸优化的所提出的存储优化可使理想存储的峰值与平均值之比降低 12.9%，考虑损耗的存储的峰值与平均值之比降低 9.9%。此外，结果表明，当家庭社区使用储能时，每个家庭的储能规模为 4.6-8.2 kWh，可以实现最大的改进，这显示了共享储能的有效性以及家庭社区的负荷预测。
利用能源需求预测和本地存储减少电网扭曲
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