Jiawei Zhang · Xiaoyan Bian · Yudan Gu · Qibin Zhou 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月

近年来，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）引发的极端天气对高比例可再生能源电力系统造成显著影响，导致源荷间出现季节性电力失衡。为此，本文提出一种考虑ENSO事件的高比例可再生能源系统季节性储能（SES）容量优化配置模型。首先，构建考虑ENSO事件的源荷不匹配评估模型，采用Spearman相关系数分析ENSO指数与源荷数据的相关性，并基于三种共享社会经济路径（SSPs），利用改进的随机森林回归算法（RFRA）以ENSO指数和相关气象指标为输入建立预测模型，进而计算各SSP下的源荷不平衡量；其次，建立以...

解读: 该季节性储能容量优化配置技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ESS集成方案具有重要应用价值。研究提出的考虑ENSO极端气候事件的源荷不匹配评估模型，可直接应用于ST系列储能变流器的容量规划策略，通过Spearman相关性分析和改进随机森林算法预测长周期功率波动，为储能系统EMS能量管理提...