基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置

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基于Copula理论,选取Gumbel-Copula和Clayton-Copula构建混合Copula函数来描述光伏出力和电动汽车充电负荷的相关性,在两者联合出力概率密度函数基础上模拟充电站的年净负荷量。在波动率、置信度等条件的约束下,建立以集成充电站年运行成本最小为目标函数的储能配置模型。采用基于差分进化策略的改进入侵杂草优化算法对实例进行计算。结果表明,考虑相关性的配置模型能以较小储能容量和运行成本满足约束条件的要求,同时相比于单一蓄电池配置方案,混合储能配置方案能减缓电池折旧,更有益于提高经济性。 Based on the Copula theory, a hybrid Copula function was chosen to describe the correlation between photovoltaic output and electric vehicle charging load by choosing Gumbel-Copula and Clayton-Copula. The annual net load of the charging station was simulated based on the joint output probability density function. Under the constraints of volatility, confidence and other conditions, an energy storage configuration model with the objective of minimizing the annual operating cost of an integrated charging station is established. The improved invading weed optimization algorithm based on the differential evolution strategy was used to calculate the instances. The results show that the configuration model considering the correlation can meet the constraints with smaller storage capacity and operating costs. Compared with a single battery configuration scheme, the hybrid energy storage configuration scheme can depress the battery depreciation and is more beneficial to improve economy .
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