简介:摘要:随着可再生能源的广泛应用,风力发电场微电网系统的设计和运行管理优化策略正变得越来越重要。微电网作为一种新兴的电网结构,能够有效整合分布式发电单元和可再生能源,提供可靠能源供给的同时实现经济与环境效益的最大化。然而,微电网在实际运行中面临诸多挑战,如供电侧与需求侧的间歇性和波动性,以及可再生能源的不确定性等。本文综述了微电网优化调度的研究现状,重点探讨了鲁棒优化方法和深度学习技术在微电网中的应用,并对未来研究方向进行了展望。通过分析微电网能量管理系统的优化调度,本文提出了一系列优化策略,旨在降低风电不确定性的影响,提高微电网运行的稳定性和经济性。
简介:摘要:随着可再生能源的广泛应用,风力发电场微电网系统的设计和运行管理优化策略正变得越来越重要。微电网作为一种新兴的电网结构,能够有效整合分布式发电单元和可再生能源,提供可靠能源供给的同时实现经济与环境效益的最大化。然而,微电网在实际运行中面临诸多挑战,如供电侧与需求侧的间歇性和波动性,以及可再生能源的不确定性等。本文综述了微电网优化调度的研究现状,重点探讨了鲁棒优化方法和深度学习技术在微电网中的应用,并对未来研究方向进行了展望。通过分析微电网能量管理系统的优化调度,本文提出了一系列优化策略,旨在降低风电不确定性的影响,提高微电网运行的稳定性和经济性。