CN110570047B - 一种用户侧储能容量配置方法 - Google Patents

一种用户侧储能容量配置方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110570047B
CN110570047B CN201910883604.8A CN201910883604A CN110570047B CN 110570047 B CN110570047 B CN 110570047B CN 201910883604 A CN201910883604 A CN 201910883604A CN 110570047 B CN110570047 B CN 110570047B
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy storage
capacity
constraint
peak
storage capacity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910883604.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110570047A (zh
Inventor
陆志欣
郭国伟
马锋
陈健卯
梁海锋
梁自维
徐欣慰
邵玉明
李浩成
吴柏涛
刘献
麦丽莹
梁德敏
黄胜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Power Grid Co Ltd
Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp
Original Assignee
Guangdong Power Grid Co Ltd
Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Power Grid Co Ltd, Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp filed Critical Guangdong Power Grid Co Ltd
Publication of CN110570047A publication Critical patent/CN110570047A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110570047B publication Critical patent/CN110570047B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E70/00Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
    • Y02E70/30Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用户侧储能容量配置方法,所述方法应用于用户侧储能容量配置系统,所述系统包括:参数输入模块、方案生成模块、结果展示模块。所述方法包括:S1:确定典型日负荷;S2:建立目标函数;S3:建立目标函数的约束条件;S4:求解目标函数,得到用户侧储能容量配置系统储能容量的优化配置结果。本发明针对用户侧储能配置,可提高储能容量配置系统容量配置的效率、简化储能容量配置系统容量配置的程序;有助于规划设计人员快速配置储能容量,提高工程规划设计效率。

Description

一种用户侧储能容量配置方法
技术领域
本发明涉及电力领域,更具体地,涉及一种用户侧储能容量配置方法。
背景技术
用户侧分布式储能的价值在于:1、利用峰谷电价差,通过削峰填谷降低电度电费支出。2、通过储能功率补偿,延缓增容投资,降低基本容量费用支出。3、提高用户供电可靠性,减少停电切负荷损失。
针对储能系统配置,现有文献中有很多方法,包括蜂群优化算法、粒子群算法等,国内外的科研机构及高校也针对储能高效配置进行了深入研究,做了大量研究工作。但是现有的储能系统配置研究多集中于可再生能源侧或配网侧。用户侧储能容量缺乏高效的配置方法。
随着储能在用户侧应用不断增加,储能容量设计工作也不断增多。因此,实用的储能容量配置方法是非常有必要的,有助于规划设计人员快速配置储能容量,提高工程规划设计效率。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的用户侧储能容量缺乏高效的配置方法的缺陷,提供一种用户侧储能容量配置方法。
所述方法应用于用户侧储能容量配置系统,所述系统包括:参数输入模块、方案生成模块、结果展示模块;
所述参数输入模块用于参数输入;参数输入模块输入的参数包括有:设备参数、经济参数、网络参数;
所述方案生成模块根据所述参数输入模块输入的参数通过优化算法得到储能容量的配置结果;
结果展示模块根据方案生成模块得到的配置结果,模拟储能容量配置系统运行状态,并进行结果曲线的展示,所述的结果曲线包括展示储能充放电曲线、可再生能源与储能合成功率曲线、目标曲线、合成功率曲线与目标曲线偏差。
本发明所述方法应用于所述的用户侧储能容量配置系统的配置方法,所述方法包括以下步骤:
S1:导入全年负荷,由全年负荷确定典型日负荷。
S2:建立以用户效益最大为目标的目标函数。
S3:建立目标函数的约束条件。
S4:利用混合整数线性规划方法求解目标函数,得到用户侧储能容量配置系统储能容量的优化配置结果。
优选地,S2中建立的目标函数为计算期内项目净现值最大;S2具体为:
设计算期为n年,建立目标函数如式所示:
Figure GDA0002730952300000021
CI为年收入,CO为年支出,t为时间,ic为基准收益率;
储能寿命为a年;
当t=0时,为建设期,CO为初始投资in;CI为0;
当t≠m*a时,CO为运行费用op;CI包括削峰填谷收入b、容量费用收入c、节省增容收入d、减少停电切负荷损失收入e;其中m为正整数;
当t=m*a时,需更换电池,CO为更换电池费用re与运行费用op;CI包括削峰填谷收入b、容量费用收入c、节省增容收入d、减少停电切负荷损失收入e。
优选地,初始投资计算公式如下:
in=Unitbat*Cbat
Unitbat为单位投资;Cbat为储能容量;
运行费用计算公式如下:
op=Unitop*Cbat
Unitop为单位容量运行维护成本;Cbat为储能配置容量;
削峰填谷收入b计算公式如下:
导入全年负荷曲线,选择峰谷差最大的一天为典型日曲线。谷电充电,峰电放电;
b=(Cdischarge*Pricepeak-Ccharge*Pricevalley)*365
Cdischarge放电量,Pricepeak峰电电价,Ccharge充电量,Pricevalley谷电电价;
容量费用收入c计算公式如下:
c=Pbat*Pricebasic*12
Pricebasic基本电费;
节省增容收入d计算公式如下:
d=Unitcapacity*Pbat
Unitcapacity增容单位容量造价;
减少停电切负荷损失收入e计算公式如下:
e=Unitcut*(SOCconstraint-SOC)
Unitcut为停电切负荷单位损失,SOCconstraint为保障可靠性保障最低电量约束,SOC表示蓄电池组的荷电状态的最小值;
储能的寿命年数a计算公式如下:
a=time/mode/365
time为寿命周期内充放电次数,mode为每天充放电次数;
更换电池费用re计算公式如下:
re=Unitbat*Cbat
Unitbat为单位投资;Cbat为储能容量。
优选地,S3建立的约束条件为:
(1)可利用空间约束:
unitsite*Cbat≤space
unitsite单位占地面积,Cbat储能容量,space可利用最大空间;
(2)总投资规模约束:
Figure GDA0002730952300000031
inall为总投资最大值;
(3)储能固有特性约束:(充放电倍率、充放电电量)
Figure GDA0002730952300000032
其中,SOC
Figure GDA0002730952300000033
分别表示蓄电池组的荷电状态的最小和最大值,SOC为蓄电池组的荷电状态;
Figure GDA0002730952300000034
其中
Figure GDA0002730952300000035
分别表示蓄电池组的最大充电功率和最大放电功率,P为蓄电池组的电功率;
(4)保障可靠性保障最低电量约束:
SOC>=SOCconstraint
SOC表示蓄电池组的荷电状态的最小值,SOCconstraint为保障可靠性保障最低电量。
(5)储能功率约束
Pmax-Pmin>>Pbat
Figure GDA0002730952300000041
T<<min(T谷,T峰,T平)
其中,Pmax为典型日最大负荷,Pmin为典型日最小负荷,Pbat为配置储能功率,T为配置储能时间,P峰为电价峰值时间段内用电负荷,T1为电价峰值开始时间,T2为电价峰值开始时间,T谷、T峰、T平为电价谷、峰、平段时长。
与现有技术相比,本发明技术方案的有益效果是:本发明提供了一种针对用户侧的储能容量配置方法,可提高储能容量配置系统容量配置的效率、简化储能容量配置系统容量配置的程序;有助于规划设计人员快速配置储能容量,提高工程规划设计效率。
附图说明
图1为实施例1所述一种用户侧储能容量配置系统示意图。
图2为实施例2所述一种用户侧储能容量配置方法流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
为了更好说明本实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;
对于本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提供一种用户侧储能容量配置系统。如图1所示,所述系统包括:参数输入模块、方案生成模块、结果展示模块;
所述参数输入模块用于参数输入;参数输入模块输入的参数包括有:设备参数、经济参数、网络参数;
所述方案生成模块根据所述参数输入模块输入的参数通过优化算法得到储能容量的配置结果;
结果展示模块根据方案生成模块得到的配置结果,模拟储能容量配置系统运行状态,并进行结果曲线的展示,所述的结果曲线包括展示储能充放电曲线、可再生能源与储能合成功率曲线、目标曲线、合成功率曲线与目标曲线偏差。
实施例2:
本实施例提供一种应用于实施例1所述的用户侧储能容量配置系统的配置方法,如图2所示,所述方法包括以下步骤:
S1:导入全年负荷,由全年负荷确定典型日负荷。
S2:建立以用户效益最大为目标的目标函数。
S3:建立目标函数的约束条件。
S4:利用混合整数线性规划方法求解目标函数,得到储能容量配置系统储能容量的优化配置结果。
S2中建立的目标函数为计算期内项目净现值最大;S2具体为:
设计算期为n年,建立目标函数如式所示:
Figure GDA0002730952300000051
CI为年收入,CO为年支出,t为时间,ic为基准收益率;
储能寿命为a年;
当t=0时,为建设期,CO为初始投资in;CI为0;
当t≠m*a时,CO为运行费用op;CI包括削峰填谷收入b、容量费用收入c、节省增容收入d、减少停电切负荷损失收入e;其中m为正整数;
当t=m*a时,需更换电池,CO为更换电池费用re与运行费用op;CI包括削峰填谷收入b、容量费用收入c、节省增容收入d、减少停电切负荷损失收入e。
初始投资计算公式如下:
in=Unitbat*Cbat
Unitbat为单位投资;Cbat为储能容量;
运行费用计算公式如下:
op=Unitop*Cbat
Unitop为单位容量运行维护成本;Cbat为储能配置容量;
削峰填谷收入b计算公式如下:
导入全年负荷曲线,选择峰谷差最大的一天为典型日曲线。谷电充电,峰电放电;
b=(Cdischarge*Pricepeak-Ccharge*Pricevalley)*365
Cdischarge放电量,Pricepeak峰电电价,Ccharge充电量,Pricevalley谷电电价;
容量费用收入c计算公式如下:
c=Pbat*Pricebasic*12
Price basic基本电费;
节省增容收入d计算公式如下:
d=Unitcapacity*Pbat
Unitcapacity增容单位容量造价;
减少停电切负荷损失收入e计算公式如下:
e=Unitcut*(SOCconstraint-SOC)
Unitcut为停电切负荷单位损失,SOCconstraint为保障可靠性保障最低电量约束,SOC表示蓄电池组的荷电状态的最小值;
储能的寿命年数a计算公式如下:
a=time/mode/365
time为寿命周期内充放电次数,mode为每天充放电次数;
更换电池费用re计算公式如下:
re=Unitbat*Cbat
Unitbat为单位投资;Cbat为储能容量。
S3建立的约束条件为:
(1)可利用空间约束:
unitsite*Cbat≤space
unitsite单位占地面积,Cbat储能容量,space可利用最大空间;
(2)总投资规模约束:
Figure GDA0002730952300000061
inall为总投资最大值;
(3)储能固有特性约束:(充放电倍率、充放电电量)
Figure GDA0002730952300000071
其中,SOC
Figure GDA0002730952300000072
分别表示蓄电池组的荷电状态的最小和最大值,SOC为蓄电池组的荷电状态;
Figure GDA0002730952300000073
其中
Figure GDA0002730952300000074
分别表示蓄电池组的最大充电功率和最大放电功率,P为蓄电池组的电功率;
(4)保障可靠性保障最低电量约束:
SOC>=SOCconstraint
SOC表示蓄电池组的荷电状态的最小值,SOCconstraint为保障可靠性保障最低电量。
(5)储能功率约束
Pmax-Pmin>>Pbat
Figure GDA0002730952300000075
T<<min(T谷,T峰,T平)
其中,Pmax为典型日最大负荷,Pmin为典型日最小负荷,Pbat为配置储能功率,T为配置储能时间,P峰为电价峰值时间段内用电负荷,T1为电价峰值开始时间,T2为电价峰值开始时间,T谷、T峰、T平为电价谷、峰、平段时长。
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种用户侧储能容量配置方法,所述方法应用于用户侧储能容量配置系统,所述系统包括:参数输入模块、方案生成模块、结果展示模块;
所述参数输入模块用于参数输入;参数输入模块输入的参数包括有:设备参数、经济参数、网络参数;
所述方案生成模块根据所述参数输入模块输入的参数通过优化算法得到储能容量的配置结果,其过程为:
建立以用户效益最大为目标的目标函数,其中,用户效益最大具体为计算期内项目净现值最大;
建立目标函数的约束条件,其中,建立的约束条件包括空间约束、总投资规模约束、储能固有特性约束、保障可靠性保障最低电量约束和储能功率约束;
利用混合整数线性规划方法求解目标函数,得到用户侧储能容量配置系统储能容量的优化配置结果;
结果展示模块根据方案生成模块得到的配置结果,模拟储能容量配置系统运行状态,并进行结果曲线的展示,所述的结果曲线包括展示储能充放电曲线、可再生能源与储能合成功率曲线、目标曲线、合成功率曲线与目标曲线偏差;
其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1:导入全年负荷,由全年负荷确定典型日负荷;
S2:建立以用户效益最大为目标的目标函数;
S3:建立目标函数的约束条件;
S4:利用混合整数线性规划方法求解目标函数,得到用户侧储能容量配置系统储能容量的优化配置结果;
S2中建立的目标函数为计算期内项目净现值最大;S2具体为:
设计算期为n年,建立目标函数如式所示:
Figure FDA0002730952290000011
CI为年收入,CO为年支出,t为时间,ic为基准收益率;
储能寿命为a年;
当t=0时,为建设期,CO为初始投资in;CI为0;
当t≠m*a时,CO为运行费用op;CI包括削峰填谷收入b、容量费用收入c、节省增容收入d、减少停电切负荷损失收入e;其中m为正整数;
当t=m*a时,需更换电池,CO为更换电池费用re与运行费用op;CI包括削峰填谷收入b、容量费用收入c、节省增容收入d、减少停电切负荷损失收入e;
S3建立的约束条件为:
(1)可利用空间约束:
unitsite*Cbat≤space
unitsite单位占地面积,Cbat储能容量,space可利用最大空间;
(2)总投资规模约束:
Figure FDA0002730952290000021
inall为总投资最大值;
(3)储能固有特性约束:
Figure FDA0002730952290000022
其中,SOC
Figure FDA0002730952290000023
分别表示蓄电池组的荷电状态的最小和最大值,SOC为蓄电池组的荷电状态;
Figure FDA0002730952290000024
其中
Figure FDA0002730952290000025
分别表示蓄电池组的最大充电功率和最大放电功率,P为蓄电池组的电功率;
(4)保障可靠性保障最低电量约束:
SOC>=SOCconstraint
SOC表示蓄电池组的荷电状态的最小值,SOC constraint为保障可靠性保障最低电量;
(5)储能功率约束
Pmax-Pmin>>Pbat
Figure FDA0002730952290000026
T<<min(T谷,T峰,T平)
其中,Pmax为典型日最大负荷,Pmin为典型日最小负荷,Pbat为储能功率,T为配置储能时间,P峰为电价峰值时间段内用电负荷,T1为电价峰值开始时间,T2为电价峰值开始时间,T谷、T峰、T平为电价谷、峰、平段时长。
2.根据权利要求1所述的用户侧储能容量配置方法,其特征在于,初始投资计算公式如下:
in=Unitbat*Cbat
Unitbat为单位投资;Cbat为储能容量;
运行费用计算公式如下:
op=Unitop*Cbat
Unitop为单位容量运行维护成本;Cbat为储能配置容量;
削峰填谷收入b计算公式如下:
导入全年负荷曲线,选择峰谷差最大的一天为典型日曲线;谷电充电,峰电放电;
b=(Cdischarge*Pricepeak-Ccharge*Price valley)*365
Cdischarge放电量,Pricepeak峰电电价,Ccharge充电量,Price valley谷电电价;
容量费用收入c计算公式如下:
c=Pbat*Price basic*12
Price basic基本电费;
节省增容收入d计算公式如下:
d=Unitcapacity*Pbat
Unitcapacity增容单位容量造价;
减少停电切负荷损失收入e计算公式如下:
e=Unitcut*(SOC constraint-SOC)
Unitcut为停电切负荷单位损失,SOC constraint为保障可靠性保障最低电量约束,SOC表示蓄电池组的荷电状态的最小值;
储能的寿命年数a计算公式如下:
a=time/mode/365
time为寿命周期内充放电次数,mode为每天充放电次数;
更换电池费用re计算公式如下:
re=Unitbat*Cbat
Unitbat为单位投资;Cbat为储能容量。
CN201910883604.8A 2019-07-18 2019-09-18 一种用户侧储能容量配置方法 Active CN110570047B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2019106509408 2019-07-18
CN201910650940 2019-07-18

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110570047A CN110570047A (zh) 2019-12-13
CN110570047B true CN110570047B (zh) 2020-12-29

Family

ID=68780969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910883604.8A Active CN110570047B (zh) 2019-07-18 2019-09-18 一种用户侧储能容量配置方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110570047B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111798070B (zh) * 2020-07-27 2024-03-05 上海电气分布式能源科技有限公司 一种用户侧光储系统的配置方法及装置
CN114024303A (zh) * 2021-10-22 2022-02-08 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种分布式储能优化配置方法
CN114362219B (zh) * 2022-01-10 2024-04-16 中国能源建设集团浙江省电力设计院有限公司 一种用户侧电池储能的全生命周期投资优化方法
CN115833190B (zh) * 2023-02-20 2023-05-05 广东电网有限责任公司中山供电局 一种分布式资源边缘自治控制方法和系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108764737A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 南方电网科学研究院有限责任公司 工业园区用户侧电池储能系统的经济效益评估方法及装置
CN109768578A (zh) * 2019-03-25 2019-05-17 广东电网有限责任公司 一种储能容量配置软件系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108764737A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 南方电网科学研究院有限责任公司 工业园区用户侧电池储能系统的经济效益评估方法及装置
CN109768578A (zh) * 2019-03-25 2019-05-17 广东电网有限责任公司 一种储能容量配置软件系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110570047A (zh) 2019-12-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110570047B (zh) 一种用户侧储能容量配置方法
CN109217290B (zh) 计及电动汽车充放电的微网能量优化管理方法
CN105337315B (zh) 一种风光蓄互补独立微电网高维多目标优化配置方法
Gbadegesin et al. Techno-economic analysis of storage degradation effect on levelised cost of hybrid energy storage systems
CN109066750B (zh) 基于需求侧响应的光伏-电池微电网混合能量调度管理方法
CN109995063B (zh) 一种用户侧储能控制策略
Tasdighi et al. Energy management in a smart residential building
CN104158203A (zh) 一种微电网电源容量优化配置方法
CN111009895B (zh) 一种微网优化调度方法、系统以及设备
Feng et al. Performance analysis of hybrid energy storage integrated with distributed renewable energy
CN103187784B (zh) 一种优化光伏充电站集成系统的方法及装置
Moshi et al. Optimal operational planning for PV-Wind-Diesel-battery microgrid
CN105140941A (zh) 考虑锂电池可变折旧成本与实用充放电策略的微电网优化调度方法
Mohanty et al. Optimal planning and design of Distributed Generation based micro-grids
CN109066948A (zh) 退役电池模块化储能供电系统的操作优化方法
Mohammed et al. Extended method for the sizing, energy management, and techno-economic optimization of autonomous solar Photovoltaic/Battery systems: Experimental validation and analysis
Yan et al. Simulation and optimization of hybrid wind-solar-pumped-storage power system
Jain et al. A Simple Methodology for Sizing of Stand-Alone PV-Battery System
CN109510242B (zh) 一种微电网储能系统配置优化方法及存储介质
Krishnan et al. Techno-Economic Analysis for the Profitability of Residential PV-Battery System
Guidara et al. Techno-economic adequacy for PV-Battery sizing of a residential grid-connected installation
Mansur et al. Optimal sizing and economic analysis of self-consumed solar PV system for a fully DC residential house
Han et al. Analysis of economic operation model for virtual power plants considering the uncertainties of renewable energy power generation
CN111064188B (zh) 一种基于净现值计算的光储系统容量配置方法
CN109119988B (zh) 基于动态批发市价的光伏-电池微电网能量调度管理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant