考虑光伏出力的储能系统容量优化配置研究

程跃珂; 王钰洁

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1169

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考虑光伏出力的储能系统容量优化配置研究

更新时间：2025-12-10

- 考虑光伏出力的储能系统容量优化配置研究
- Issue 11, Pages: 61-68(2025)
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1169
  CLC： M715
- Published Online：04 December 2025，
  
  Published：04 December 2025
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程跃珂, 王钰洁. 考虑光伏出力的储能系统容量优化配置研究[J]. 2025, (11): 61-68.
DOI：

程跃珂, 王钰洁. 考虑光伏出力的储能系统容量优化配置研究[J]. 2025, (11): 61-68. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1169.

摘要

为剔除光伏出力波动对储能配置的干扰

提出一种基于光伏出力预测模型和改进遗传算法确定最优储能容量的方法。基于长短期记忆神经网络（LSTM）预测光伏出力

利用变分模态分析（VMD）捕捉光伏波动特性

结合改进麻雀算法（ISSA）优化LSTM神经网络超参数建立VMD-ISSA-LSTM光伏出力预测模型。通过分割种群和改进突变算子改进遗传算法（GA）实现储能容量优化配置。由实际算例验证得到VMD-ISSA-LSTM预测光伏出力平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差可达12.48 kW、14.44 kW、2.16%;改进后遗传算法平均收敛速度提升51.33%

算法耗时降低31.16%;考虑光伏出力优化后的储能容量装机成本降低6.63%

投资回收期减少0.7 a。算例结果表明：该方法有助于解决光伏出力波动造成的储能建设投资大、运行收益低、投资回收周期长等经济效益差的问题

有利于推动光伏储能事业持续健康发展

保障“双碳”目标顺利实现。

Abstract

In order to eliminate the interference of PV output fluctuation on energy storage configuration

a method based on a PV output prediction model and an improved genetic algorithm （IGA） was proposed to determine the optimal energy storage capacity. Based on long short-term memory neural network （LSTM） to predict PV output

variational mode decomposition （VMD） to capture PV fluctuation characteristics

and improved sparrow algorithm （ISSA） to optimize LSTM neural network hyperparameters

a VMD-ISA-LSTM PV output prediction model was established. The optimal allocation of energy storage capacity is realized by an IGA that employs population partitioning and an improved mutation operator. The average absolute error

root mean square error and average absolute percentage error of PV output predicted by VMD-ISSA-LSTM can reach 12.48 kW

14.44 kW and 2.16%

respectively. After the improvement

the average convergence speed of genetic algorithm is increased by 51.33%

and the algorithm runtime is reduced by 31.16%. Considering the optimization of photovoltaic output

the installed cost of energy storage capacity is reduced by 6.63%

and the investment payback period is reduced by 0.7 years. The results of the example show that the method is helpful to solve the problems of large investment in energy storage construction

low operating income

long investment recovery cycle and other poor economic benefits caused by photovoltaic output fluctuations

and is conducive to promoting the sustainable and healthy development of photovoltaic energy storage industry and ensuring the smooth realization of the “dual carbon” goal.

关键词

Keywords

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