【Objectif】 Pour répondre aux besoins de flexibilité et d'économie liés à une forte proportion d'intégration des énergies renouvelables dans le réseau électrique, un modèle d'optimisation de la planification collaborative pour plusieurs types de stockage d'énergie, prenant en compte les tarifs de pointe et creux ainsi que la fluctuation des énergies renouvelables, est proposé. 【Méthode】 Basé sur la programmation linéaire mixte en nombres entiers (MILP) et l'algorithme génétique multi-objectifs non dominé (NSGA-II), un modèle d'optimisation à double objectif visant à minimiser le coût total du système et à maximiser le taux d'intégration des énergies renouvelables a été construit, et son efficacité économique et son effet d'intégration ont été validés à l'aide des données de charge et de production éolienne et solaire typiques de différentes saisons dans la région de Hebei. 【Résultats】 Les résultats montrent que le modèle est robuste et capable de s'adapter aux fluctuations du vent, du solaire et de la charge ; la meilleure puissance de sortie du stockage au printemps est de 3000 MW, et de 2000 MW en été, automne et hiver ; le taux d'intégration de l'éolien et du solaire pour les jours caractéristiques de chaque saison reste supérieur à 85 %, et le coût total du système est contrôlé au niveau de 15 000 yuans. 【Conclusion】 En intégrant des scénarios multi-saisons, plusieurs types de stockage d'énergie et une optimisation multi-objectifs, l'étude réalise une amélioration synergique de l'économie et du taux d'intégration des énergies renouvelables, renforçant efficacement la flexibilité du réseau et réduisant le taux d'abandon de l'éolien et du solaire.

stockage d'énergie multi-types;planification optimisée;algorithme MILP;algorithme NSGA-II;intégration des énergies renouvelables