【Цель】 Для удовлетворения требований гибкости и экономичности при высоком уровне подключения возобновляемых источников энергии к электросети предложена модель оптимального совместного управления мультитиповыми накопителями энергии с учетом разницы в ценах на пиковую и ночную электроэнергию и колебаний возобновляемых источников энергии. 【Метод】 На основе методов смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) и многокритериальной генетической алгоритмической оптимизации с нерегулируемым ранжированием (NSGA-II) построена модель оптимального управления с двойной целью — минимизация общих системных затрат и максимизация коэффициента интеграции возобновляемой энергии. Экономичность и эффективность интеграции модели проверены на данных дневных нагрузок и мощности ветровой и солнечной энергии в различные сезоны в регионе Хэбэй. 【Результаты】 Результаты показывают, что модель обладает хорошей устойчивостью и способна адаптироваться к колебаниям ветра, солнечной энергии и нагрузки; оптимальная выходная мощность накопителей в весенний период составляет 3000 МВт, а летом, осенью и зимой — 2000 МВт; коэффициент интеграции ветровой и солнечной энергии в характерные дни каждого сезона превышает 85%, а общие системные затраты держатся на уровне 15000 юаней. 【Заключение】 Исследование, объединяя сценарии многосезонности, различные типы накопителей и многокритериальную оптимизацию, достигает совместного повышения экономичности и уровня интеграции возобновляемой энергии, эффективно повышая гибкость электросети и снижая уровни отказа ветровой и солнечной энергии.

мультитиповые накопители;оптимальное управление;алгоритм MILP;алгоритм NSGA-II;интеграция возобновляемой энергии