10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.01.012
基于神经网络的光储动态优化运行研究
提出了一种基于神经网络的光储动态优化运行策略.首先, 采用长短期记忆神经网络的方法预测光伏出力;其次, 根据功率差调节和光伏出力预测结果, 将以日为时长的负荷分为4个区间, 不同区间分别对应特定控制策略;最后, 根据各区间的控制策略实时优化储能充放电功率.该方法把多余的光伏能量储存起来, 在用户电网需要时再以电能的形式释放出来, 既能有效地抑制光伏发电的功率波动, 提高光伏利用率, 还能对用户电网进行削峰填谷调节.
光伏预测、储能系统、神经网络、动态优化
TM615(发电、发电厂)
国网上海市电力公司科技项目520940160027
2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
69-74,81
