【风光储微电网系统容量优化配置研究的国内外文献综述2600字】

风光储微电网系统容量优化配置研究的国内外文献综述1.1微网技术研究现状目前，全球各地的微电网项目主要是示范基地的构建以及理论研究，主要用途在电网很难进入的山区、岛屿和高校校园，也有一小部分进入社区和城市。离网型微电网是实现岛屿和偏远地区电力渗透的强制性选择，在有可靠电网覆盖的城市发展微电网系统是锦上添花。微电网是一种小型配电系统，它将分布式电源、能量转换器、储能设备以及负荷、监测和保护装置结合在一起，提供自控、保护和管理功能，可与外部电网联网或者独立运行。微电网是大型电力网络不可或缺的一部分，同时也组成了智能电网领域，广泛应用于工业、商业、城乡各地区。随着国家加大对智能电网的投资，微电网邻域有良好的发展机遇。2019年1月，在上海电力大学校园推出了我国唯一新的能源微电网系统。通过储存风能和光源，微型电力网系统可以获取和利用风能，目前还在为学校提供电当中六度中一度来源于新能源。为了促进节能和环境保护，在支持国家政策的同时，微型电力网迈出了快速的发展步伐，逐步实现多种能源互补。微型电力网是一个细小的分配系统，由分散的电源、电力负荷、分配装置、监测和保护装置等组成，在需要时还包括存储设备。基于网络的微型图像文件通常由外部网络和单线网络操作，可以独立于远程网络连接进行操作。人们相信，微电网已经成为工业应用中的一个重要部分，可以被用于整合其分散性发电的机制。他们也是世界各国研究的中心，可以在社会未来发展中发挥重要作用。微电网是一种全新能源网络供给和控制技术，但其背后的便不可能准确界定从千千瓦到数十千瓦的电能。协调电力能源供应，确保分配系统的可靠性和安全，便利利用可再生能源技术，并最大限度地管理用户和现有能源和资源的需求。风光储微电网最大的特点是，取之不尽的能源能够最大化的消化，这增加了美国信心技术协会对微型电力网的定义范围。1.2容量优化技术研究现状微优化微电网容量配置等问题是一个复杂的非线性多目标最优化、多维和涵盖范围广泛的主题,包括分布式能源混合、分布式能源的选拔方式和业务战略目标、功能、制约和算法优化。其主要目标是通过合理分配微系统中分布的各种能源的容量，优化微电网系统的可靠性、经济性和环境保护。目前,微电网系统引起了很多学者的,提出了一系列广泛的分布式发电系统的多能源互补,并探讨了其配置模型来实现经济和系统的可靠性等。文献[1]中提出一种将蓄电池与含氢储能混合在一起的储能系统，以全寿命周期成本实现其经济性，并使用负荷跟踪运行方式，使用HOMERPro软件仿真得到一种合理利用能源、提高系统经济性的风光储并网型微电网储能系统容量优化配比结果。文献[3]建立了一种以遗传算法研究各类电源的最优容量配置的风光柴储微电网系统的容量优化模型。文献[4]针对独立性风光混合发电系统，提出了一种通过量子比特编码与量子旋转门更新的量子遗传算法的容量最优配置求解方法，结合全周期成本的算法公式，以年负载缺电率为约束条件，建立系统容量配置经济型模型，对风力发电，光伏发电和蓄电池的容量进行优化，得到循环充电下的最优容量配置方案。文献[5]提出一种储能优化配置方法,此方法以储能装置购买费用、蓄电池的充放电功率和约束、以及接触线功率为目标函数，采用双层决策模型，内部模型权衡系统稳固性能，外部模型保障系统的经济实用性，并确定了内部和外部两层模型的组成，优化风电、太阳能、蓄电池储能和负荷等联合发电系统的储能配置，保证系统的稳固性和经济实用性，使系统接触线路的功率波动最小。文献[6]提出了一种改进型ELM算法，使用自主更新迭代步长、变异策略和缩减搜索种群空间；使用一种循环充放电的控制对该风/光/柴/储独立型混合微电网系统进行容量优化。文献[9]提出一种运用改进粒子群算法对风光发电系统中混合储能进行容量优化。文献[16]提出了一种风/光/柴/储各类分布式电源的功率输出模型，然后计算了投资、维护、更换、污染控制和发电成本费用，以此构建了系统目标函数，通过GA遗传算法对该系统分布式电源的容量配比进行优化。文献[18]对于特定负荷制定了满足孤岛运行状态下的一种微电网系统容量配置优化方案。综上所述，对风光储微电网系统容量优化配置的方式基本相同，多半都是以微电网系统的稳定性性和运行费用之间的关系，在保障提供电能可靠性的同时，力求成本最优的微电网系统容量组合。参考文献[1]杨涛,崔国亮.离网型风光柴储微电网容量优化配置研究[J].石油石化绿色低碳,1-8.[2]王学申,孙然,许军,李玉杰,张彬,刘畅,李文艳.基于飞轮储能的离网型风光储微电网系统容量优化配置研究[J].热力发电,2025,54(03):43-50.[3]王朋朋,陈子祎,杜璇,王爽.微电网系统可持续性评估与规划应用[J].电力与能源,2024,45(04):496-501.[4]谢菁,吴政声,万航羽,支刚.微电网风光储容量优化配置[J].云南电力技术,2024,52(04):19-24.[5]李玉杰.离网型风光储微电网系统容量优化配置研究[D].华北电力大学(北京),2024.[6]王一帆.风光储微电网系统容量配置与经济优化调度研究[D].南昌工程学院,2024.[7]马晓旭.独立型含生物质气化冷热电联微电网系统的容量优化配置研究[D].山东大学,2023.[8]李绍鹏.基于双层博弈的微电网梯次电池容量配置研究[D].佛山科学技术学院,2023.[9]邱博源.养殖海岛微电网系统配置和调度优化研究[D].大连海洋大学,2023.[10]罗晓瑞.风光-热电氢微电网系统的容量配置及优化调度[D].河北科技大学,2023.[11]李争,罗晓瑞,徐若思,曹士靖.风光-氢储微电网系统多目标容量优化配置[J].热能动力工程,2023,38(04):131-138.[12]王建国.基于随机生产模拟的微电网储能系统容量优化配置方法研究[J].电工技术,2022,(19):10-12.[13]丁立苹,刘宏亮,任晓勇,达珺,程雅雯.基于油田井场场景下风光储系统优化配置技术研究[J].石油石化节能,2022,12(04):1-4+6.[14]郝晓弘,王锐,裴婷婷,黄伟.基于改进鲸鱼算法的微电网系统容量优化研究[J].自动化与仪表,2022,37(03):11-16.[15]王广玲,汝会通.独立型微电网容量的优化配置[J].集成电路应用,2021,38(06):120-121.[16]汪宇航,李琰,应飞祥,徐天奇,田华,贾鉴.计及可靠性成本的风光储微电网储能容量协同优化[J].电测与仪表,2023,60(05):59-65.[17]杨丽君,黄凯婷,孔晓磊,吕雪姣,郭海军.考虑柔性负荷的并网型微电网系统容量优化配置[J].太阳能学报,2021,42(02):309-316.[18]朱永胜,杨俊林,刘洲峰,董燕,瞿博阳,魏翱龙.基于博弈论的风-光-车容量配置研究[J].太阳能学报,2020,41(09):95-103.[19]尤森槟,程志江,张子建,章节