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Resumen Cómo utilizar efectivamente la energía renovable y mejorar la eficiencia económica del sistema de microred y su capacidad para consumir energía renovable se ha convertido en uno de los principales problemas que enfrenta China en la actualidad. En respuesta a este desafío, este documento establece un modelo de optimización de capacidad multiobjetivo con el costo nivelado de energía mínimo, la proporción máxima de consumo de energía renovable y el costo total del sistema mínimo. Con base en este modelo, se propone un nuevo algoritmo de optimización de ballena beluga mejorado para resolver el problema de optimización multiobjetivo en el proceso de asignación de capacidad del sistema de microred eólica-solar-almacenamiento con el objetivo de garantizar que la microred pueda satisfacer la máxima demanda de carga en diferentes momentos a lo largo del año. En este artículo, se combinan el aprendizaje basado en la oposición, la colonia de abejas artificial, el opuesto dinámico y la optimización de ballena beluga para mejorar la diversidad de la población y la precisión de la convergencia, mejorando así el rendimiento de optimización del algoritmo. Finalmente, después de encontrar la solución óptima del frente de Pareto, se utiliza la Técnica de Orden de Preferencia por Similitud con una Solución Ideal para ayudar a los tomadores de decisiones a seleccionar la solución óptima. Utilizando datos de carga real y datos meteorológicos, los resultados de este artículo muestran que el método de optimización de asignación de capacidad multiobjetivo del sistema de microred de almacenamiento escénico conectado a la red basado en el algoritmo mejorado de optimización de ballena beluga puede mejorar la economía del sistema de microred eólica-solar-almacenamiento y promover simultáneamente el consumo fotovoltaico, proporcionando una solución para la realización de energía baja en carbono y el desarrollo económico regional. El costo nivelado de energía más bajo encontrado para el sistema de microred eólica-solar-almacenamiento es de 0.192 yuan/kWh.
Wang et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.
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