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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于并行混合注意力的電化學儲能電站容量自適應配置

來源:電工電氣發布時間:2025-04-27 13:27 瀏覽次數:303
基于并行混合注意力的電化學儲能電站容量自適應配置
 
劉繼輝
(國華(江蘇)風電有限公司,江蘇 鹽城 224200)
 
    摘 要:電化學儲能電站容量配置需要基于全面的電力系統數據。設計了一種基于并行混合注意力的電化學儲能電站容量自適應配置方法,該方法根據歷史數據計算合適的儲能電站容量,分析儲能電站的運行特性與電網需求之間的關系,設置電化學儲能電站容量配置的約束條件,并采用并行混合注意力機制來融合容量配置特征,找到滿足系統需求且成本最優的儲能電站容量配置方案,實現電化學儲能電站容量的自適應配置。實驗結果表明,該方法在光電輸出功率峰谷差這一關鍵評價指標上表現出了優異的性能,接近實際的光電輸出功率峰谷差最大值,實現電力輸出的“削峰填谷”,減輕機組運行壓力,提升了儲能系統整體的運行穩定性。
    關鍵詞: 并行混合注意力;電化學儲能電站;容量自適應配置;循環神經網絡;卷積神經網絡
    中圖分類號:O646 ;TM91     文獻標識碼:B     文章編號:1007-3175(2025)04-0041-05
 
Adaptive Configuration of Electrochemical Energy Storage Power Station
Capacity Based on Parallel Hybrid Attention
 
LIU Ji-hui
(Guohua (Jiangsu) Wind Power Co., Ltd, Yancheng 224200, China)
 
    Abstract: The capacity configuration of electrochemical energy storage power stations requires comprehensive power system data. This paper proposes a novel adaptive configuration method for electrochemical energy storage power station capacity based on parallel hybrid attention. The method calculates the appropriate capacity of energy storage power stations using historical data, analyzes the relationship between the operational characteristics of energy storage power stations and grid demands, sets constraints for capacity configuration, and employs a parallel hybrid attention mechanism to integrate capacity configuration features. This approach identifies a cost-optimal capacity configuration scheme that meets system requirements, enabling adaptive configuration of electrochemical energy storage power station capacity. Experimental results demonstrate that the proposed method exhibits excellent performance in terms of the key evaluation indicator of peak-valley difference in photovoltaic power output,approaching the actual maximum peak-valley difference of the photovoltaic output power. It achieves “peak shaving and valley filling” in power output, reduces the operational pressure on generating units, and enhances the overall operational stability of the energy storage system.
    Key words: parallel hybrid attention; electrochemical energy storage power station; capacity adaptive configuration; recurrent neural network(RNN); convolutional neural network (CNN)
 
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