【精彩论文】基于遗传蚁群的光储电站运行效益提升策略研究

观点凝练

摘要：以并网光储电站为研究对象，以充分发挥储能系统灵活调节作用并提高系统运行经济性为出发点，在考虑度电成本的基础上，提出一种实时调整储能系统运行状态的控制策略，建立以净收益最大、向大电网取电量最少为目标的优化模型，采用基于精英策略的带有惩罚函数的遗传-蚁群算法对优化模型进行求解，从投资人角度对并网光储系统进行投资收益分析。最后通过对江苏省某地区实际数据仿真分析，给出该地区“光伏+储能”优化控制策略及其经济效益分析结果，验证了该模型及算法的可行性。
结论：储能系统运行控制策略的选择及其求解方式直接影响系统经济型，本文针对“光伏+储能”以净收益最大、向大电网取电量最少为目标，在考虑度电成本与电池寿命衰减的基础上建立了储能充放控制与投资收益分析模型，并采用基于精英策略的带有惩罚函数的遗传-蚁群算法进行模型求解。

（1）本文所提出的方法可较好地指导储能优化控制策略的选择，有效提高运行阶段经济效益，相比于目前实际工程中应用的两充两放控制策略下，在本文优化策略下算例净收益为优化前的119.42%（未含税），投资回报率增加1.08%，可提前1.14年收回全部投资成本。

（2）相比于传统遗传算法，本文提出的改进算法不仅避免了传统遗传寻优过程易陷入局部极小的情况，同时改进后其迭代次数少于遗传算法，能够更高效的寻求目标最优解。所提算法在对本文算例模型进行优化后，较传统遗传算法规划得到的净收益提高了6%。

引文信息

曹雅琦, 赵波, 王丽婕, 等. 基于遗传蚁群的光储电站运行效益提升策略研究[J]. 中国电力, 2022, 55(2): 9-18.CAO Yaqi, ZHAO Bo, WANG Lijie, et al. Research on operational benefit improvement strategy of optical storage power station based on genetic ant colony algorithm[J]. Electric Power, 2022, 55(2): 9-18.

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编辑：杨彪

审核：方彤、蒋东方

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