找到 2 条结果 · Applied Energy

排序:
储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

通过斯塔克尔伯格博弈实现柔性负荷与风能的协同以促进可再生能源整合和经济效率

Synchronizing flexible loads with wind energy via Stackelberg game for renewable integration and economic efficiency

Samar Fatim · Arslan Ahmad Bashir · Ilkka Jokinen · Matti Lehtonen 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397

摘要 现代电力系统通过需求响应(DR)机制整合电动汽车(EV)和电池储能系统(BESS)等柔性负荷,使产消者能够参与能源管理。然而,主要挑战在于如何激励电动汽车用户调整其原本低成本的充电计划,以与分布式发电(如风能和光伏(PV)发电)相协调。这需要建立一种奖励机制,使其提供的经济激励优于用户原计划所能节省的成本。从数学建模的角度来看,主要难点在于由于对电动汽车和电池储能系统的建模中存在多个互斥或时间重叠的例外情况,导致难以求解该问题的对偶问题。本研究旨在通过基于激励的需求响应框架,优化光伏、风能...

解读: 该Stackelberg博弈优化框架对阳光电源储能及充电业务具有重要价值。研究中的风光-储-充协同调度模型可直接应用于ST系列PCS与充电站的联合控制策略,通过双层优化实现需求响应激励机制设计。论文提出的时间约束对偶求解方法可优化PowerTitan储能系统的充放电计划,提升风光消纳率达356kWh...

光伏发电技术 ★ 5.0

水风光混合系统中现有水电站扩容优化的解析方法:以雅砻江流域为例

Analytical method for optimizing capacity expansion of existing hydropower plants in hydro-wind-photovoltaic hybrid system: A case study in the Yalong River basin

Chen Wu · Pan Liu · Qian Cheng · Zhikai Yang 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383

摘要 水电可通过构建水-风-光混合能源系统,有效整合具有间歇性的风电和光伏(PV)发电。随着风电和光伏电站规模的不断扩大,扩大水电装机容量变得尤为关键。然而,传统的扩容数值方法需要高时间分辨率的输入数据以及复杂的模拟计算。为解决这一问题,本文提出一种无需高分辨率输入数据的解析方法,用于推导水电站最优扩容规模,便于实际应用并支持敏感性分析。首先,基于历史运行数据,分别采用多项式函数和线性函数对水电出力及风电-光伏弃电率随水电扩容规模的变化关系进行估计;其次,结合净现值法,建立考虑总发电量(包括水电...

解读: 该水风光混合系统容量优化方法对阳光电源具有重要参考价值。研究揭示的弃电率与容量扩展关系,可指导我们ST系列储能系统在水风光互补场景的容量配置策略。文中敏感性分析方法(电价敏感度为运维成本11倍)可应用于PowerTitan储能电站的经济性评估模型。特别是无需高时间分辨率数据的解析法,可集成到iSol...