基于神经网络的光储动态优化运行研究

• 作者: 修晓青 周健 方陈 王皓靖 陈学良 黄华炜
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏预测 储能系统 神经网络 动态优化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 储能技术
• 页码范围: 69-74,81
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 4213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.01.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄华炜	国网上海市电力公司电力科学研究院	5	18	2.0	4.0
2	周健	国网上海市电力公司电力科学研究院	13	55	5.0	7.0
3	修晓青		16	238	7.0	15.0
4	方陈	国网上海市电力公司电力科学研究院	48	479	10.0	21.0
5	王皓靖	国网上海市电力公司电力科学研究院	10	12	2.0	3.0
6	陈学良		1	3	1.0	1.0