针对风光蓄互补发电系统，提出一种改进的容量优化配置方法，考虑独立和并网两种模式，对风力发电、光伏发电和蓄电池的容量进行最优配置。该方法充分利用风光互补特性，在系统独立运行时，只需较小的蓄电池容量即可保证高供电可靠性，并可减少蓄电池的充放电次数和放电深度；在系统并网运行时，进一步提出采用分时段优化策略来配置所需蓄电池的容量，保证负荷供电需求和入网功率的波动特性满足要求。算例验证了所提改进优化方法的合理性和优越性。

3054平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置.zip

电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力，有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划，BESS分两部分运行，分别处于充、放电状态，交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态，则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟，并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上，依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

风光蓄互补发电系统容量优化配置方法，顾雅云，胡林献，风光储互补系统充分利用风、光资源在时间、空间上的互补性，加上储能装置的能量调节，能输出较平稳功率。本文在研究风光储互补系

为有效解决高比例风光消纳问题，提出一种基于梯级水电与高载能负荷功率变化主动响应能力的风光容量优化配置方法。设计高载能负荷配合梯级水电平抑风光出力波动的协调框架；通过刻画基于水头变化的不同时刻间梯级水电的功率调节规律以及基于生产过程的冶炼类高载能负荷功率调节特性，构建考虑系统调节能力约束的风光容量最优配置模型，以风光电站投资建设成本、水火电站运行成本、高载能负荷调度成本以及弃风弃光惩罚成本最低为目标确定风光装机容量。湖南某地区仿真结果表明，所提方法能够更好地应对净负荷功率波动，增加风光并网容量。

随着社会经济增长，电力需求不断提升，伴随全球性的能源短缺与环境问题等，以太 阳能、风能为代表的新能源发展迅猛并大规模并网。其弱惯性、波动性以及不确定性等威 胁了电力系统的安全稳定运行，水电和火电等传统机组受爬坡率低、响应速度慢，以难以 满足电网的调频需求，引入更加优质的调频资源具有迫切的现实工程意义。近年来，电池 储能技术发展迅速，由于具备精确跟踪、响应速度快以及可双向调节等特性，被视为最具 发展前景的辅助调频手段。本文在当前储能参与调频研宄现状的基础上，对储能辅助传统 机组的必要性与可行性进行分析，最后围绕储能辅助火电机组参与二次调频的控制策略以 及容量优化方面展开研宄。 首先在对电力系统调频原理分析的基础上，建立了包括火电机组调速器、汽轮机、发 电机在内的区域电网调频模型；通过对不同类型储能的技术性指标、经济性指标进行权重 分配并计算其最终评分，从而确定了选择锂电池作为参与调频的储能类型，并在研宄了目 前常用的储能模型的基础上，提出了基于电池储能单体的储能调频新模型，最后给出了含 储能参与的区域电网调频模型。 其次构建了一种基于调

微电网电源容量优化配置与最优经济运行的模型和算法研究.pdf

阻继网络需要源节点和目标节点进行多次信令交互，才能确定节点是中继还是阻拦，本质上还是MAC的路由调度。而物理层自组网技术是在物理层通过高速信号处理后进行深度学习和智能分析，节点自动判断是否中继，无需源节点与目标节点之间交互信令，因而物理层自组网技术相对于阻继网络节省了大量开销，并且数据传输延时大大降低。其次，阻继网络的源节点向不同的目标节点发送信息时，随着目标节点的改变会进行多次的阻继区域重组，当群组中目标节点数目较多时，重新建立次数也会增多，会导致延时增大、网络开销增多、网络资源利用率降低，随节点数量的增多明细性能降低。而物理层自组网技术的节点之间的连接并不是通过信令进行阻继区域建立，而是数据传输过程中的物理层信号处理来实现路由信息的获取、传递和更新，节点数量的增多以及发送信息的目标变化，不会增加物理层自组网技术的路由拓扑信息的开销，反而会提升网络内信号通信质量，信号覆盖会更好。因此，物理层自组网技术对节点数量不敏感，节点数量越多，信号越好，不会导致延时增加或网络拓扑不收敛。再次， 阻继网络在源节点与目标节点之间传输数据时，由于物理层信息与信令信息的交互有时延，无法做到精准的同步，在