【摘 要】
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随着双碳战略目标的实施,建筑节能愈发受到重视,“源网荷储”微电网系统应用研究日益增多。如何降低可再生能源和负荷需求不确定性的影响,提高可再生能源消纳率,优化储能系统配置是亟待解决的问题。本文主要从微电网日前负荷预测、考虑储能和需求响应策略的微电网优化调度策略展开研究。论文主要研究内容如下:（1）准确预测微电网日前负荷是优化能源系统配置与调度、实现光伏等可再生能源本地消纳的重要依据,因此本文设计了一
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随着双碳战略目标的实施,建筑节能愈发受到重视,“源网荷储”微电网系统应用研究日益增多。如何降低可再生能源和负荷需求不确定性的影响,提高可再生能源消纳率,优化储能系统配置是亟待解决的问题。本文主要从微电网日前负荷预测、考虑储能和需求响应策略的微电网优化调度策略展开研究。论文主要研究内容如下:（1）准确预测微电网日前负荷是优化能源系统配置与调度、实现光伏等可再生能源本地消纳的重要依据,因此本文设计了一种结合变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的短期负荷预测模型。该模型利用VMD分解温、湿度等数据,提取与负荷相关性最高的模态分量作为模型输入特征向量。针对LSTM网络无法及时纠正隐藏状态向量出错的问题,利用Inception卷积模块提取LSTM输出层不同时刻的隐藏状态向量,生成一组优化特征,弥补了LSTM网络存在的不足。（2）阐述微电网系统基本结构,并建立风电、光伏、储能等基本数学模型,分析各子系统出力特性,描述储能充放电和荷电状态变化过程。采用马尔可夫-蒙特卡洛方法（Markov Chain-Monte Carlo,MCMC）生成风光场景,并使用K-means聚类方法对风光场景进行缩减,选择典型风光场景作为微电网可再生能源出力模型参数。（3）麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）存在易陷入局部收敛和多样性降低的问题,本文采用Tent混沌映射、随机飞行策略和正弦公式增强算法迭代过程中的多样性,将退火机制与SSA算法结合,使算法在迭代前期几率接受非最优解,而后期能及时收敛至全局最优。最后将改进型麻雀搜索算法I-SA-SSA与其他经典算法进行对比,验证该算法在收敛速度和精度上的优势。（4）微电网接入储能系统是应对可再生能源不确定性的有效手段,同时需求响应策略能够优化需求负荷,提高电力系统运行质量。本文将日前预测负荷和典型风光发电场景作为模型输入参数,基于发电侧建立了含储能系统的微电网优化调度模型,之后从需求侧出发进一步考虑需求响应策略对微电网运行的影响,建立了基于实时电价策略的“源网荷储”微电网优化调度模型,最后以某微电网系统作为算例,验证了I-SA-SSA算法求解获得的最优调度策略的有效性。图[54]表[21]参[58]
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