基于改进循环神经网络的混合储能系统运行优化

• 作者: 李红 朱立位 伏祥运 许志鹏
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 混合储能 功率波动 深度学习 清洁能源消纳
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 新能源系统与设备|New Energy Systems and Equipment
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TM60
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.02.013

摘要

为了解决配电网中可再生能源消纳的问题,并平抑其并网引起的有功功率波动,提出一种基于深度学习的算法对负荷进行预测的方法,来对混合储能系统的清洁能源消纳效果进行研究,建立可再生能源接入的配电网模型,最后通过某工业园区风光储示范项目中配电网实际数据对提出的调度方法进行验证.试验结果表明,所提出的负荷预测方法能达到理想预测效果,混合储能系统能平抑功率波动.