储能设备能够提高清洁能源利用率、减少系统运行成本,但传统储能由于价格昂贵限制了其本身的发展。为了充分发挥储能在综合能源系统中的优势,将需求响应、热惯性、电储和热储整合为广义储能(Generalized Energy Storage,GES)资源进行统...储能设备能够提高清洁能源利用率、减少系统运行成本,但传统储能由于价格昂贵限制了其本身的发展。为了充分发挥储能在综合能源系统中的优势,将需求响应、热惯性、电储和热储整合为广义储能(Generalized Energy Storage,GES)资源进行统一协调调度。另外,由于风电具有很强的不确定性,通过k-means方法聚类得到风电的典型出力场景。在充分考虑各种设备运行约束的基础上,采用条件风险价值(Conditional Value at Risk,CVaR)量化风电不确定性带来的收益风险,构建了计及CVaR的综合能源系统经济调度模型。最后,在Matlab环境下调用Cplex求解器验证了所提模型的有效性。展开更多
文摘储能设备能够提高清洁能源利用率、减少系统运行成本,但传统储能由于价格昂贵限制了其本身的发展。为了充分发挥储能在综合能源系统中的优势,将需求响应、热惯性、电储和热储整合为广义储能(Generalized Energy Storage,GES)资源进行统一协调调度。另外,由于风电具有很强的不确定性,通过k-means方法聚类得到风电的典型出力场景。在充分考虑各种设备运行约束的基础上,采用条件风险价值(Conditional Value at Risk,CVaR)量化风电不确定性带来的收益风险,构建了计及CVaR的综合能源系统经济调度模型。最后,在Matlab环境下调用Cplex求解器验证了所提模型的有效性。
