机构名称：
¥ 1.0
Abstract —This paper proposes a nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) based approach to determine optimal or near-optimal sizing and siting of multi-purpose (e.g., voltage regulation and loss minimization), community-based, utility-scale shared energy storage in distribution systems with high penetra- tion of solar photovoltaic energy systems.小规模的幕后电表（BTM）电池很昂贵，尚未充分利用，其净值很难概括和控制网格服务。另一方面，公用事业规模的共享能源存储（USSES）系统有可能提供主要（例如需求侧管理，系统升级和减少需求费用）以及次要（例如频率调节，资源充足性和能源套利）网格服务。在现有的成本结构下，仅用于主要目的而部署的存储不能证明对所有者的经济利益合理。但是，主要服务的存储空间仅利用电池总寿命容量的1-50％。在拟议的方法中，对于每个候选位置和大小的候选者组，USSES系统对电网电压偏差和功率损失的贡献得到评估，并创建了多种帕托特式前线。USSES系统通过新的染色体表示方法分散。从帕累托（Pareto）最佳阵线列表中，分配系统规划人员将有机会根据所需的目标选择适当的位置。使用实用程序尺度PV和USSES系统的IEEE 123节点分布测试馈线证明了所提出的方法。索引条款 - 使用电池存储； nsga-ii;照片 - 伏;功率损失；公用事业规模的共享能量存储。
多功能公用规模共享储能系统的最佳尺寸和选址
主要关键词
相关文件推荐
