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社区储能系统 (CESS) 的概念对于高效、可靠地利用可再生能源以及在消费者之间灵活共享能源必不可少。本文提出了一种新方法，通过降低每日电力成本和最大限度地提高光伏能源的自用量来评估在住宅社区部署 CESS 的实际效益。为此，实施了一种基于深度学习的预测模型，即双向长短期记忆模型，以预测操作约束和依赖性。此外，开发了一种包含聚类和优化算法的混合优化技术，其中聚类算法确保用户组的适当组合以制定最佳控制策略。最后，将预测模型与混合优化算法相结合，以找到涉及 PV-CESS 能源利用的最优解。考虑不同情景，使用连续三天的能源需求和光伏发电的真实历史数据进行数值分析。结果表明，与单个 ESS 系统相比，CESS 相关的电力成本和自耗分别较低和较高，在所分析的三种情景中，每日电力成本分别下降了 21.89%、13.81% 和 7.66%。
社区储能系统
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