零碳园区电氢混合储能系统多目标优化配置

摘要：

随着氢气生产和储存技术的快速发展,开发氢气储能系统(hydrogen energy storage systems,HESSs)将给能源和电力系统结构带来根本性变化.HESSs和电池储能系统(battery energy storage systems,BESSs)相结合进行协调优化可以解决多种能源供需之间的不平衡,并提高能源效率.为确保BESSs和HESSs规划的有效性,以最小全生命周期成本(life cycle cost,LCC)、系统网损、联络线交换功率偏差、负荷波动以及电压波动为目标,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA2)求解储能系统(energy storage systems,ESSs)选址定容规划方案的Pareto非支配解集.并利用基于熵权法(entropy weight method,EWM)的灰靶决策在Pareto非支配解集中选取最佳折中解.另外,通过模糊核C-均值(fuzzy kernel C-means,FKCM)聚类算法获取源荷典型运行场景集,并基于扩展的IEEE-33节点系统进行仿真分析.仿真结果表明:NSGA2算法不仅实现了电氢混合储能系统LCC最小,且其电压质量、功率稳定性、网损与负荷波动也显著优于对比算法.

关键词："零碳"园区、电池储能系统(BESSs)、氢气储能系统(HESSs)、模糊核C-均值、带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)

所属期刊栏目：43

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金61963020

在线出版日期：2022-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1-12