考虑微网新能源经济消纳的共享储能优化配置附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型的大背景下，太阳能、风能等新能源大规模接入微电网，为能源结构清洁化带来机遇的同时，也因自身的间歇性和波动性，导致新能源消纳难题凸显。共享储能凭借其灵活的资源调配能力，成为提升微网新能源消纳水平、降低运行成本的有效手段。如何对共享储能进行优化配置，实现微网新能源经济消纳，成为当前能源领域的重要研究方向。

一、微网新能源消纳现状与共享储能优势

1.1 微网新能源消纳困境

微电网中，新能源发电受光照强度、风速等自然条件影响显著，发电功率难以准确预测，与负荷需求难以实时匹配 。当新能源发电功率高于负荷需求时，大量电能无法及时消纳，造成弃风、弃光现象；而发电功率不足时，又需依赖传统能源补充，影响微网的清洁化程度和经济性。此外，新能源发电的波动还会对微网的电能质量和稳定性产生不利影响。

1.2 共享储能的优势

共享储能打破了传统储能设备分散配置、独立运行的模式，通过集中建设、统一管理，实现储能资源在多个用户或区域间的共享 。一方面，共享储能可在新能源发电过剩时储存电能，在发电不足时释放电能，平滑新能源发电波动，提高新能源消纳能力；另一方面，共享模式降低了单个用户配置储能的成本，提高了储能设备的利用率，通过参与电力市场交易，还能获得额外收益，实现微网新能源的经济消纳 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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