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oe1(光电查) - 科学论文

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  • 带热泵和电池储能系统的住宅光伏系统容量配置及并网优化研究

    摘要： 未来，德国光伏（PV）并网报酬可能大幅下降，小型光伏系统是否仍具经济吸引力引发关注。然而，电池储能系统（BSSs）与热泵（HPs）的跨领域耦合为提高光伏自用率和本地能源发电价值提供了可行方案，但会改变光伏并网的动态特性。为此，本研究提出优化模型，帮助相关利益方分析光伏系统不同灵活性选项、激励政策与并网之间的相互关系。基于案例研究的方法可高效评估配备BSSs和HPs的未来光伏系统、此类分布式电-热-储系统对并网的影响，以及跨领域耦合的合理激励设置。分析表明，这类调峰技术对避免光伏系统配置不足至关重要。电池储能系统仅对采用非灵活型热泵有利——从并网角度看这并非优选方案。峰值电价和光伏并网限额等运营激励措施，有助于以支持电网的方式促进光伏并网并利用新型灵活性资源。而依赖光伏自用率的市场化运营模式对此类系统收益提升有限。

    关键词： 电力系统规划、热泵、电池储能系统、光伏系统、电网集成

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于差分进化粒子群优化的含可控风光能源系统的电力系统最优潮流计算

    摘要： 现代电力系统中，多种能源产生的电能需在既定限制条件下进行优化规划，以实现电力系统的规划与运行。近年来，全球人口总量增长、人类需求提升、技术进步以及生态系统和全球气候变化，共同导致了电力需求的持续攀升。满足这一能源需求最重要的解决方案之一，是在电力系统中利用可再生能源（RESs）。随着可再生能源的应用，电力系统结构变得更加复杂，含可再生能源的现代电力系统使原本属于规划与运行范畴的最优潮流（OPF）问题成为难题。本文研究了高渗透率可控可再生能源电力系统的最优潮流问题——这类电源因配备备用单元（储能装置）能够注入确定功率。通过分别采用对数正态分布和瑞利概率分布模拟不确定的太阳辐照度与风速，采用差分进化粒子群优化（DEEPSO）算法求解含可控可再生能源的最优潮流问题。在多个测试系统上的仿真表明：相较于飞蛾群算法、回溯搜索算法和差分搜索算法等其他算法，DEEPSO具有更优的有效性与效率。此外，威尔科克森符号秩检验进一步验证了DEEPSO算法的优越性、有效性和鲁棒性。

    关键词： 电力系统规划、最优潮流、太阳能、风能、优化

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • [2017年IEEE第44届光伏专家会议(PVSC) - 华盛顿特区(2017.6.25-2017.6.30)] 2017年IEEE第44届光伏专家会议(PVSC) - 快速QSTS模拟中矢量量化方法的可扩展性

    摘要： 准静态时间序列（QSTS）能够准确模拟新能源对特定配电网馈线的影响。但在传统计算机上，单次研究往往需要10-120小时。文献[1]提出的矢量量化方法对输入时间序列较少且电压控制元件有限的馈线展现出显著的运算加速效果。本研究扩展了该算法，解决了任意复杂度馈线的建模问题，同时保持高度的运算加速优势。我们在一个含2969节点、3组负荷/光伏曲线及8个电压调节元件的真实配电网馈线上实现了98.7%的运算时间缩减。

    关键词： 电力系统仿真、电力系统规划、光伏系统、智能电网

    更新于2025-09-11 14:15:04