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基于量子遗传算法的可再生能源并网储能规划方法

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可再生能源并网储能规划结构多设置为目标式,储能规划范围受限,导致成本优化值大幅度下降,为此提出对基于量子遗传算法的可再生能源并网储能规划方法的设计与验证分析.根据当前的测试需求,进行并网储能单元容量测算,采用双层的方式,打破储能规划的范围的限制,设计双层规划架构,以此为基础,构建量子遗传算法并网储能规划模型,采用自适应混合修正实现储能规划.测试结果表明:对比于传统数据中心和分布式可再生能源并网储能规划测试组、传统计及协同环境+多时间尺度储能可再生能源并网储能规划测试组,所设计的量子遗传算法可再生能源并网储能规划测试组最终得出的成本优化值均可以达到 0.35 亿以上,说明所设计的规划结构更加完整、高效,具有实际的应用价值.

宋光辉、张鹏举、娄亚群

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量子遗传算法 可再生能源 并网储能 储能规划

2024

能源研究与利用
江苏省节能技术服务中心,东南大学热能工程研究所,江苏省能源研究会

能源研究与利用

影响因子:0.204
ISSN:1001-5523
年,卷(期):2024.(2)
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