【摘要】：風(fēng)能轉(zhuǎn)化技術(shù)是當(dāng)今世界發(fā)展最快的能源技術(shù)之一,然而由于外界環(huán)境因素的頻繁波動(dòng)使得風(fēng)機(jī)輸出功率呈現(xiàn)出較強(qiáng)的間歇性和不確定性,給風(fēng)能的利用帶來了較大的困難。短期風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)將為電力系統(tǒng)提供更完善的數(shù)據(jù)支撐以保證其穩(wěn)定運(yùn)行與合理調(diào)度,因此獲取更高精度的預(yù)測數(shù)據(jù)將變得至關(guān)重要。同時(shí),微電網(wǎng)作為一種可以提高可再生能源滲透水平的手段,為尚未實(shí)現(xiàn)電氣化的地區(qū)供應(yīng)可靠能源。微電網(wǎng)往往組合了多種類型的機(jī)組,故通過考慮不同機(jī)組的發(fā)電成本來獲得微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)也就成為一個(gè)重要的研究方向。針對上述問題,本文以短期風(fēng)電功率預(yù)測與微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化算法為出發(fā)點(diǎn)展開研究,具體工作如下:(1)針對采用風(fēng)電功率歷史數(shù)據(jù)的短期風(fēng)電功率預(yù)測問題,提出一種粒子群動(dòng)態(tài)灰色模型。該模型利用粒子群算法改變背景值參數(shù),通過迭代搜尋和線性化處理對指數(shù)參數(shù)進(jìn)行連續(xù)優(yōu)化,并引入殘差模型對殘差進(jìn)行補(bǔ)償,降低了外界環(huán)境的影響。此外,還提出一種混合了粒子群動(dòng)態(tài)灰色模型、小波變換和Lyapunov指數(shù)的預(yù)測方法,該方法首先采用小波變換將風(fēng)電功率曲線分解為低頻和高頻信號(hào),并分別采用粒子群動(dòng)態(tài)灰色模型和Lyapunov指數(shù)進(jìn)行預(yù)測。最后,將兩種方法的預(yù)測結(jié)果相結(jié)合得到最終預(yù)測結(jié)果。將所提模型與方法運(yùn)用到預(yù)測實(shí)際風(fēng)場輸出功率當(dāng)中,并與其他模型和方法對比,驗(yàn)證了所提模型與方法有效提高預(yù)測精度。(2)針對采用多源數(shù)據(jù)的短期風(fēng)電功率預(yù)測問題,提出一種基于支持向量機(jī)和灰色模型的混合預(yù)測方法。首先,采用灰色關(guān)聯(lián)性分析分別統(tǒng)計(jì)風(fēng)速與風(fēng)向和其他氣象因素之間的關(guān)聯(lián)系數(shù),并利用支持向量機(jī)根據(jù)這些系數(shù)和氣象歷史數(shù)據(jù)對風(fēng)速與風(fēng)向進(jìn)行估計(jì)。然后采用粒子群算法優(yōu)化后的灰色模型將得到的風(fēng)速與風(fēng)向的估計(jì)數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到風(fēng)電功率的預(yù)測數(shù)據(jù)。最后,采用傅里葉殘差序列預(yù)測來補(bǔ)償外界環(huán)境不確定產(chǎn)生的殘差。仿真實(shí)驗(yàn)中采用該方法對實(shí)際風(fēng)場的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,并與其它預(yù)測方法進(jìn)行對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在小規(guī)模短周期的風(fēng)電功率預(yù)測具有更高的精度。(3)針對微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行問題中的多約束、非凸和多發(fā)電機(jī)組等問題,提出免疫粒子群算法。該算法將人工免疫機(jī)制引入到粒子群算法中,對坐標(biāo)平面中親和力較小的粒子進(jìn)行交叉與變異處理,在保證算法本身的收斂性的前提下,使粒子在免疫環(huán)節(jié)中可以較為均勻地分布于解空間內(nèi),因而使得該算法具有較強(qiáng)的全局探索能力。為驗(yàn)證算法的有效性,本文建立了未考慮可再生能源不確定性的微電網(wǎng)模型,并將該算法分別用于求解該模型的的孤島和并網(wǎng)兩種運(yùn)行方式下,通過與其他三種典型的算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效求解微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題。(4)針對考慮了可再生能源不確定情況下的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行問題,提出一種混合粒子群算法。該算法在隨機(jī)權(quán)重平衡粒子群算法的基礎(chǔ)上,引入了免疫機(jī)制,使初始粒子的位置較為均勻地分布在坐標(biāo)平面內(nèi)。提出非線性策略以平衡算法的收斂速度和收斂精度。此外,還根據(jù)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型的固有特性加入了次梯度優(yōu)化方法,加快了算法的迭代速率。通過該算法對微電網(wǎng)中可控微源的輸出功率做出動(dòng)態(tài)部署,引入電力系統(tǒng)的市場機(jī)制來滿足用電需求,也提升了微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。通過對微電網(wǎng)孤島和并網(wǎng)兩種運(yùn)行方式進(jìn)行實(shí)例仿真,驗(yàn)證了該算法對微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有良好的優(yōu)化作用。綜上所述,本文主要討論了兩個(gè)問題并分為四個(gè)要點(diǎn):(1)分別提出粒子群動(dòng)態(tài)灰色模型和一種混合預(yù)測方法來求解采用單一功率數(shù)據(jù)的短期風(fēng)電功率預(yù)測問題;(2)提出一種混合預(yù)測方法利用多源數(shù)據(jù)求解的短期風(fēng)電功率預(yù)測問題;(3)提出免疫粒子群算法來求解微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行問題;(4)提出一種混合粒子群算法來求解考慮可再生能源的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行問題。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;F426.61

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本文編號(hào)：2709368