零碳园区电-氢混合储能系统多目标优化配置

作者：张驰; 周骏; 赵镔; 李嘉乐; 杨博

来源：电力建设, 2022, 43(08): 1-12.

DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2022.08.001

• “零碳”园区
• 电池储能系统(BESSs)
• 氢气储能系统(HESSs)
• 模糊核C-均值
• 带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)

随着氢气生产和储存技术的快速发展，开发氢气储能系统(hydrogen energy storage systems, HESSs)将给能源和电力系统结构带来根本性变化。HESSs和电池储能系统(battery energy storage systems, BESSs)相结合进行协调优化可以解决多种能源供需之间的不平衡，并提高能源效率。为确保BESSs和HESSs规划的有效性，以最小全生命周期成本(life cycle cost, LCC)、系统网损、联络线交换功率偏差、负荷波动以及电压波动为目标，采用带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ, NSGA2)求解储能系统(energy storage systems, ESSs)选址定容规划方案的Pareto非支配解集。并利用基于熵权法(entropy weight method, EWM)的灰靶决策在Pareto非支配解集中选取最佳折中解。另外，通过模糊核C-均值(fuzzy kernel C-means, FKCM)聚类算法获取源荷典型运行场景集，并基于扩展的IEEE-33节点系统进行仿真分析。仿真结果表明：NSGA2算法不仅实现了电-氢混合储能系统LCC最小，且其电压质量、功率稳定性、网损与负荷波动也显著优于对比算法。

• 单位
  云南电网有限责任公司; 昆明理工大学