风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法_徐林

《风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法》是徐林撰写的一篇关于可再生能源系统优化配置的学术论文。该论文针对当前风光互补发电系统中存在的容量配置不合理、经济性不足以及运行稳定性差等问题，提出了一种改进的优化配置方法，旨在提升系统的整体性能和经济效益。

在能源结构转型和碳中和目标的推动下，风能和太阳能作为清洁可再生能源得到了广泛关注。然而，由于风能和太阳能具有间歇性和波动性的特点，单独使用这两种能源难以满足电力系统的稳定需求。因此，风光互补发电系统逐渐成为研究热点。为了提高系统的供电可靠性和经济性，通常需要引入储能系统进行调节。然而，如何合理配置风光发电与储能系统的容量，是一个复杂且重要的问题。

徐林在论文中指出，传统的风光蓄互补系统容量配置方法往往基于经验或简单的比例关系，缺乏科学性和精确性。这导致了系统在实际运行中可能出现供不应求或资源浪费的情况。为此，作者提出了一种改进的优化配置方法，结合了多种优化算法和模型，以实现对系统容量的精准计算。

该论文首先分析了风光发电与储能系统的运行特性，并建立了相应的数学模型。其中，风力发电机和光伏发电系统的出力模型考虑了风速、光照强度等环境因素的影响；储能系统的充放电特性则根据电池类型和运行策略进行了建模。通过这些模型，可以更准确地模拟系统在不同条件下的运行状态。

在优化方法方面，徐林采用了多目标优化算法，将系统的经济性、可靠性和环保性作为优化目标。具体而言，经济性主要体现在投资成本和运行维护费用上；可靠性则关注系统在不同负荷条件下的供电能力；环保性则衡量系统对化石能源的替代程度。通过多目标优化，可以在多个目标之间找到最佳平衡点。

此外，论文还引入了动态规划和遗传算法等优化技术，以提高计算效率和精度。动态规划能够处理时间序列数据，适用于考虑系统长期运行情况的优化问题；而遗传算法则能够在复杂的搜索空间中快速找到近似最优解。通过这两种算法的结合，论文提出的优化方法在计算速度和结果质量上均优于传统方法。

在实验部分，徐林通过仿真测试验证了所提方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，改进后的优化配置方法能够显著提高系统的供电可靠性，同时降低投资成本。此外，该方法还能有效减少对化石能源的依赖，有助于实现绿色低碳发展目标。

论文最后总结了研究的主要成果，并指出了未来的研究方向。徐林认为，在未来的风光蓄互补系统研究中，应进一步考虑更多变量，如天气预测、电价波动等因素，以提高系统的适应性和智能化水平。同时，随着人工智能和大数据技术的发展，将这些技术应用于系统优化配置，也将成为重要的研究趋势。

综上所述，《风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法》是一篇具有重要理论价值和实践意义的论文。它不仅为风光蓄互补系统的设计和运行提供了新的思路，也为推动可再生能源发展和实现能源结构优化提供了有力支持。