一、项目简介

1.1 项目背景：

随着全球能源转型的推进，风电、光伏等新能源发电在配电网中的比重逐年提升。然而，新能源发电存在显著的随机性、波动性和间歇性特性，其输出功率受天气、环境等多种因素影响，难以精准预测。这种特性不仅增加了电网运行的复杂性，还可能引发功率波动、电压不稳定以及弃风弃光等问题，对配电网的稳定性和经济性构成了挑战。分布式储能系统作为一种灵活调节手段，在平抑波动、提升电能质量和优化系统运行效益等方面具有重要作用。然而，在新能源的随机波动特性背景下，如何科学规划储能系统的位置与容量配置，成为提高配电网运行效率的关键问题。

本项目旨在研究和开发一种计及新能源不确定性的分布式储能优化配置方法，综合考虑新能源发电特性、电网运行需求及储能系统经济性，实现以下目标：1）保障电网稳定性：在新能源波动性和不确定性条件下，通过储能调节平衡电网功率提升稳定性；2）提高经济性和效率：优化储能系统配置，降低投资成本和运行成本，同时提高储能利用效率。项目的研究成果将为分布式储能系统的规划设计和推广应用提供参考，具有重要的理论价值与实践意义。

1.2 研究范围和方向：

该项目将围绕新能源随机波动特性建模和分布式储能系统优化配置两个方面展开，在新能源随机波动特性建模方面，利用历史发电数据与气象数据，构建新能源波动性的随机性模型，之后生成新能源出力的典型场景，分析不确定性对储能配置的影响。学生将有机会参与到实际电力系统数据的处理和分析中，深入了解新能源的出力特性。在分布式储能系统优化配置方面，构建储能系统容量与功率配置的多目标优化模型，综合考虑技术经济性、运行稳定性，采用智能算法（如遗传算法、粒子群优化）实现模型求解，进一步探索传统智能优化算法与人工智能技术的融合，提升储能优化配置效率。学生将充分掌握智能优化算法与人工智能技术在分布式储能优化配置中的应用，提升自己的科研能力和实践能力。

1.3 实验条件：

实验室具备良好的研究条件和实验条件，拥有PSASP、MATLAB/SIMULINK、PSCAD、PSAT等电力系统综合分析软件，可为项目研究提供所需的仿真工具。同时，团队拥有两台服务器，可以为项目研究提供所需的计算平台。

二、招募学生要求

知识背景：对电力系统和人工智能有一定的了解，具备相关基础知识，包括电力系统稳定性理论、数据处理与分析方法等。

技术能力：具备一定的编程能力，熟悉至少一种编程语言（如Python、Matlab等），能够进行数据处理和简单的算法实现，具备团队合作意识和良好的沟通能力。

其他要求：热爱科研，对电力系统稳定性等领域有浓厚兴趣，有志于深入探索电力系统的稳定性和经济性问题，并为之作出贡献。