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具有优先级和机会约束的风力发电场实时优化

Real time optimization in wind farms with priorities and chance constraints

Samuel Martínez-Gutiérre · Alejandro Merin · Daniel Sarabi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

本文聚焦于并网型风力发电场的高效管理,旨在根据运行和经济准则优化发电量,同时满足短期运行约束和长期发电目标。为此,提出了一种基于稳态模型的确定性实时优化(RTO)模型,并以每小时为周期进行求解。该模型通过采用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型预测短期内(一小时)的平均风速,从而消除主要的不确定性来源,同时引入简单的机会约束来刻画风电出力在长期中的波动特性。这些机会约束基于风电场可发电功率的逆概率分布构建。所提出的问题包含多个具有不同重要程度的目标,因此对比了两种求解多目标问题的方法:加权求和法...

解读: 该风电场实时优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。论文提出的ARIMA短期预测结合概率约束的多目标优化方法,可应用于风光储混合电站的能量管理系统。词典序优化方法确保目标优先级,适合集成到iSolarCloud平台的智能调度算法中,优化储能系统充放电策略,提升...