基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置——MATLAB仿真与应用
内容概要：本文探讨了如何利用遗传算法优化风电混合储能系统的容量配置，以降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用。文中建立了以生命周期费用最小化为目标函数、负荷缺电率为约束条件的优化模型，结合蓄电池储能特性，利用风电和负荷24小时的发用电数据，研究了包含蓄电池的混合储能系统的能量管理策略。通过MATLAB仿真平台，采用改进的遗传算法对混合储能系统的容量进行优化配置，经过多次迭代得到最优方案。算例分析显示，优化后的系统显著降低了经济成本，提升了供电可靠性。
适合人群：从事风力发电、储能系统优化以及遗传算法研究的专业人士和技术人员。
使用场景及目标：适用于需要优化风电混合储能系统容量配置的研究项目和实际工程应用，旨在降低成本、提高系统可靠性和经济效益。
其他说明：本文不仅提供了详细的理论背景和建模思路，还附带了高质量的MATLAB代码，有助于读者深入理解和实践遗传算法在储能系统优化中的应用。
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