离岸可再生能源源的最优微网规模优化
系统与控制
2025-05-09 v1 系统与控制
摘要
全球能源格局正经历向可再生能源和先进储能解决方案的转型，这是为了应对可持续和韧性电力系统的紧迫需求。依靠 mainland 网或柴油发电机的孤立海 offshore 社区，如岛屿和 offshore 平台，可从可再生能源的整合中获得显著收益。有前景的 offshore 可再生技术包括风力涡轮机、波浪和潮流能源转换器，以及浮动光伏系统，可配合诸如电池储能系统等储能解决方案。本文引入了一种可再生能源微网优化器 (REMO)，用于识别 offshore 微网中可再生发电和储能资源的最优规模。此类模型的一个关键挑战是准确地考虑电池退化成本。为此，REMO 模型集成了一个基于深度神经网络的电池退化 (DNN-BD) 模块，考虑环境温度、充放电速率、状态电荷 (SOC)、深度放电 (DoD) 和电池健康等变量。对六个测试区域的仿真结果表明，REMO-DNN-BD 方法在保持高可靠性和可持续性的同时，最小化生命周期能源成本，为 offshore 微网系统的设计提供了可行的解决方案。
引用
@article{arxiv.2505.05305,
title = {Optimal Microgrid Sizing of Offshore Renewable Energy Sources for Offshore Platforms and Coastal Communities},
author = {Ann Mary Toms and Xingpeng Li and Kaushik Rajashekara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05305},
year = {2025}
}