【摘 要】
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风电场、光伏电站和储能系统的容量优化规划是降低风光储多能源混合系统成本、保证系统可靠性的有效措施之一。依托山体的重力储能,可以风光储多能源混合系统中风电场容量、光伏电站容量和储能系统容量为决策变量,建立以系统总成本最小和包括风光互补特性、供电自给损失率及风光储多能源混合系统贡献率等因素的综合指标最优为目标函数的多目标容量优化规划模型,并利用多目标自适应混沌粒子群算法求解模型。基于此,考虑不同规划偏好,利用逼近理想解排序法对帕累托前沿进行排序,得到不同规划偏好下的最优规划方案。另外,利用熵权法定权的秩和比评
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司经济技术研究院,能源互联网供需运营湖南省重点实验室,武汉理工大学自动化学院
【基金项目】
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国网湖南省电力公司科技项目(5216A220000D),湖南省科技创新平台与人才计划(2019TP1053)。
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风电场、光伏电站和储能系统的容量优化规划是降低风光储多能源混合系统成本、保证系统可靠性的有效措施之一。依托山体的重力储能,可以风光储多能源混合系统中风电场容量、光伏电站容量和储能系统容量为决策变量,建立以系统总成本最小和包括风光互补特性、供电自给损失率及风光储多能源混合系统贡献率等因素的综合指标最优为目标函数的多目标容量优化规划模型,并利用多目标自适应混沌粒子群算法求解模型。基于此,考虑不同规划偏好,利用逼近理想解排序法对帕累托前沿进行排序,得到不同规划偏好下的最优规划方案。另外,利用熵权法定权的秩和比评
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