基于随机森林和遗传算法的公园用电系统能源存储配置经济性分析与优化

本研究旨在分析在不同条件下公园的经济性能，特别是关注部署能源储存系统前后的运行成本和电力负荷平衡。首先，使用随机森林模型分析了未部署能源储存系统的公园经济性能。以公园A为例，发现成本与电力采购的相关性最大，其次是光伏发电，表明太阳能和风能发电是影响经济性能的关键因素。随后，模拟了部署50kW/100kWh能源储存系统后的公园运行情况，计算了能源储存系统的总成本和运行策略。结果表明，部署能源储存后，各公园的风光电功率弃用量均有所减少，运营成本也得到降低。最后，使用遗传算法对各公园的能源储存配置进行优化。通过适应度函数、交叉运算和变异运算，对能源储存运行策略进行优化。优化后，公园A、B、C的经济指标均得到改善。研究结果表明，通过优化能源储存配置，各公园可以降低成本、提升经济效益，实现电力系统的可持续发展。