基于神经网络的光储动态优化运行研究

基于神经网络的光储动态优化运行研究

论文摘要

提出了一种基于神经网络的光储动态优化运行策略。首先,采用长短期记忆神经网络的方法预测光伏出力;其次,根据功率差调节和光伏出力预测结果,将以日为时长的负荷分为4个区间,不同区间分别对应特定控制策略;最后,根据各区间的控制策略实时优化储能充放电功率。该方法把多余的光伏能量储存起来,在用户电网需要时再以电能的形式释放出来,既能有效地抑制光伏发电的功率波动,提高光伏利用率,还能对用户电网进行削峰填谷调节。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于神经网络算法的光伏出力预测
  •   1.1 深度学习
  •   1.2 神经网络的比较
  •   1.3 长短期记忆网络原理
  • 2 光储动态优化策略
  •   2.1 目标函数和约束条件
  •     2.1.1 目标函数
  •     2.1.2 约束条件
  •   2.2 功率差调节
  •   2.3 光储动态优化策略规划
  • 3 算例分析
  •   3.1 长短期记忆神经网络的光伏出力预测
  •   3.2 光储动态优化分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 方陈,修晓青,周健,陈学良,王皓靖,黄华炜

    关键词: 光伏预测,储能系统,神经网络,动态优化

    来源: 电器与能效管理技术 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 国网上海市电力公司电力科学研究院,中国电力科学研究院有限公司

    基金: 国网上海市电力公司科技项目(520940160027)

    分类号: TM615;TP183

    DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.01.012

    页码: 69-74+81

    总页数: 7

    文件大小: 1167K

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