机构名称：
¥ 1.0
电池储能系统协同优化和光伏发电的不确定性可能会给电网带来额外负担，影响供需平衡。为了解决这个问题，明智的调度优化提供了一个有效的解决方案。在本研究中，考虑到插电式电动汽车和间歇性光伏发电的充放电管理，开发了一种新颖的多能源协同系统调度框架，用于解决电网不稳定性和不可靠性问题。这形成了一个大规模混合整数问题，需要一个强大而有效的优化器。提出了一种新的基于二进制级别的学习优化算法来解决非线性大规模高耦合机组组合问题。为了研究所提方案的可行性，进行了考虑多种机组数量尺度和各种场景的数值试验。最后，结果证实了所提出的调度框架在解决机组组合问题上是合理有效的，可以实现 3.3% 的成本降低，并在处理大规模能源优化问题方面表现出色。插电式电动汽车、分布式可再生能源发电和电池储能系统的集成已被验证可在高峰时段降低 192.72 MW 机组的输出功率，从而提高电网稳定性。因此，优化能源利用和分配将成为未来电力系统不可或缺的一部分。
能源与人工智能
主要关键词
相关文件推荐
