量子遗传算法挖掘光伏储能典型功率曲线：基于序列分布概率

本文主要探讨了一种结合序列分布概率的储能系统典型功率曲线提取方法，针对的是平滑光伏电站功率波动的问题。光伏电站的输出功率受到太阳辐射强度和温度的影响，呈现出随机性和波动性，这会对电网稳定造成挑战。为此，储能系统的应用变得尤为重要，它可以利用其快速响应和动态调节能力，有效降低光伏电站功率的短期波动，提升其跟踪发电计划的能力，进而改善电能质量和电网接纳度。 传统上，储能系统的研究主要聚焦于储能出力的优化控制和最优容量配置，而关于利用典型功率曲线来深入理解储能系统性能的研究相对较少。典型功率曲线是实际功率的抽象概括，它揭示了储能系统的充放电行为模式，有助于全面了解储能系统的运行状态，还可以用来优化容量配置，解决容量配置的最佳化问题。 文章的核心创新之处在于提出了一种基于Bloch球面的量子遗传算法，该算法利用储能系统功率在纵向时序（多天同一时间点）上的区间分布特性，找出所有分布概率大于预设阈值ε的区间及其对应的特征功率值。这些特征功率值进一步转化为特定时刻的典型功率，最终通过整合所有时刻的典型功率数据，形成储能系统的典型功率曲线。 作者将不同的天气类型分为4个类别，分别对这四种条件下挖掘出的典型功率曲线进行了深入分析，包括典型参数、分布特征以及它们之间的相互关系。研究结果显示，这种方法在平滑光伏功率波动方面是有效的，证明了其在实际应用中的价值。 本文的方法不仅提升了储能系统在光伏电站功率波动管理中的应用水平，还为储能系统典型功率曲线的挖掘提供了一种新的数学工具，对于优化电力系统运行管理和储能设备配置具有重要的理论和实践意义。