简介:摘要:随着全球对可再生能源的依赖度增加,配电网运行电压问题日益凸显。传统的配电网设计并未充分考虑大规模分布式光伏发电及储能系统的接入,导致电压波动、设备过载等问题,对电网稳定性和安全性构成挑战。光伏发电利用太阳能电池将光能转化为电能,是一种清洁且可持续的能源形式。然而,其输出功率受天气和季节影响大,易引发电网电压不稳定。储能系统,如锂离子电池储能,能在电力需求低谷时存储多余电力,高峰时释放,有效平滑光伏发电的不稳定性。光伏储能系统对配电网的影响是多方面的,包括电压波动、频率扰动以及对电网设备寿命的影响。因此,研究如何通过智能调度和实时动态调节策略,优化光伏储能系统的运行,以降低其对电网电压的负面影响,成为当前研究的热点。基于机器学习的预测控制方法可以利用历史数据预测未来光伏发电和负荷情况,提前调整储能系统的充放电策略,以维持配电网电压在允许范围内。通过结合优化算法,可以实现光伏储能系统的最优运行,提高电力系统的整体效率和可靠性。