發(fā)布時(shí)間：2017-10-21 01:24

  本文關(guān)鍵詞：新型配電網(wǎng)中風(fēng)光電動(dòng)汽車協(xié)同調(diào)度研究

  更多相關(guān)文章： 協(xié)同調(diào)度 風(fēng)光發(fā)電 電動(dòng)汽車 模糊理論 縱橫交叉算法

【摘要】：相對于傳統(tǒng)配電網(wǎng),新型配電網(wǎng)具有供電可靠性高、配電自動(dòng)化水平高,可再生能源發(fā)電以及電動(dòng)汽車接入等特點(diǎn)�？稍偕茉窗l(fā)電的接入能夠減少功率的長距離輸送,減少輸送環(huán)節(jié)的電能損耗,同時(shí)也能減少電源側(cè)的污染物排放；電動(dòng)汽車的普及提高了能源消費(fèi)端的電氣化水平,減少傳統(tǒng)能源消耗產(chǎn)生的污染物排放,因此具有良好的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)保效益。然而,大規(guī)模的風(fēng)光組合發(fā)電并入電網(wǎng),其自然的間歇性與隨機(jī)性給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來極大挑戰(zhàn),同時(shí)也制約了我國風(fēng)光產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。電動(dòng)汽車入網(wǎng)技術(shù)(vehicle to grid, V2G)的應(yīng)用給這個(gè)問題的解決提供了思路。對此,針對風(fēng)光電動(dòng)汽車的協(xié)同調(diào)度展開研究,具體的工作內(nèi)容如下：(1)介紹了風(fēng)光電動(dòng)汽車混合系統(tǒng)的架構(gòu)和系統(tǒng)中電動(dòng)汽車的運(yùn)行特點(diǎn)及其V2G模式,分析了混合系統(tǒng)的能量管理策略；建立了以等效負(fù)荷方差最小和充電成本最低為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)協(xié)同調(diào)度模型,同時(shí)考慮了電動(dòng)汽車的充電時(shí)問、充電需求、電池限制以及充電持續(xù)性等相關(guān)約束。分析了調(diào)度模型的優(yōu)點(diǎn),并探討了V2G策略的相關(guān)原則。(2)考慮到協(xié)同調(diào)度模型中存在隨機(jī)因素,在處理不確定性問題時(shí),模糊理論取得了較好的結(jié)果。將風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電以及負(fù)荷進(jìn)行模糊化處理,采用梯形和三角形兩種隸屬度函數(shù)進(jìn)行建模；針對目標(biāo)函數(shù)極大型和極小型的特點(diǎn),使用降半梯形隸屬度函數(shù)表示,最后將多目標(biāo)函數(shù)的求解轉(zhuǎn)化為對滿意度指標(biāo)最大化的求解。引入了一種全新的群智能優(yōu)化算法縱橫交叉算法(CSO)對模型進(jìn)行求解,該算法具有更好的全局搜索能力和收斂速度；針對模型的特點(diǎn)對求解粒子進(jìn)行降維處理,避免“維數(shù)災(zāi)”問題；介紹了使用CSO算法的求解流程。(3)以含有風(fēng)電場和光伏電站及多個(gè)電動(dòng)汽車充電站的場景進(jìn)行仿真驗(yàn)證,證明了協(xié)同調(diào)度模型的有效性。結(jié)果分析表明,與三角形隸屬度函數(shù)相比,梯形隸屬度函數(shù)對預(yù)測值的信任度更高；與其他傳統(tǒng)算法相比,CSO算法具備更強(qiáng)的全局搜索能力。算例驗(yàn)證了協(xié)同調(diào)度模型具有削峰填谷的作用,能夠緩解高峰負(fù)荷,滿足系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的原則。
【關(guān)鍵詞】：協(xié)同調(diào)度 風(fēng)光發(fā)電 電動(dòng)汽車 模糊理論 縱橫交叉算法
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-22
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀12-20
• 1.2.1 電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模式及模型12-14
• 1.2.2 含可再生能源發(fā)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度14-18
• 1.2.3 考慮電動(dòng)汽車入網(wǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度18-19
• 1.2.4 優(yōu)化算法19-20
• 1.3 本文所做的主要工作20-22
• 第二章 風(fēng)光電動(dòng)汽車混合系統(tǒng)協(xié)同調(diào)度模型22-32
• 2.1 風(fēng)光電動(dòng)汽車混合系統(tǒng)22-24
• 2.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)22
• 2.1.2 系統(tǒng)主要組件的功能22-24
• 2.2 電動(dòng)汽車特性及V2G模式介紹24-26
• 2.2.1 電動(dòng)汽車運(yùn)行特點(diǎn)24-25
• 2.2.2 V2G技術(shù)的介紹25-26
• 2.3 混合系統(tǒng)能量管理策略26-27
• 2.4 協(xié)同調(diào)度數(shù)學(xué)模型27-30
• 2.4.1 目標(biāo)函數(shù)27-28
• 2.4.2 約束條件28-30
• 2.5 V2G策略相關(guān)原則說明30
• 2.6 本章小結(jié)30-32
• 第三章 WSEV-HPS協(xié)同調(diào)度模型的求解策略32-43
• 3.1 協(xié)同調(diào)度模型模糊化32-37
• 3.1.1 常見隸屬度函數(shù)32-33
• 3.1.2 隸屬度函數(shù)的確立方法33-35
• 3.1.3 相關(guān)參數(shù)變量的模糊化35-36
• 3.1.4 模糊協(xié)同調(diào)度模型36-37
• 3.2 基于降維思維的縱橫交叉算法37-40
• 3.2.1 橫向交叉操作流程38
• 3.2.2 縱向交叉操作流程38-39
• 3.2.3 競爭算子行為39
• 3.2.4 CSO的參數(shù)設(shè)置39
• 3.2.5 優(yōu)化模型降維處理39-40
• 3.3 縱橫交叉算法求解協(xié)同調(diào)度問題實(shí)現(xiàn)流程40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第四章 數(shù)據(jù)仿真及模擬分析43-50
• 4.1 仿真場景43
• 4.2 仿真數(shù)據(jù)43-45
• 4.2.1 風(fēng)光出力及負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)43
• 4.2.2 分時(shí)電價(jià)參數(shù)43-44
• 4.2.3 隸屬度函數(shù)相關(guān)參數(shù)44
• 4.2.4 電動(dòng)汽車參數(shù)44-45
• 4.3 結(jié)果分析45-49
• 4.3.1 不同隸屬度函數(shù)的影響分析45-46
• 4.3.2 不同求解算法的影響分析46
• 4.3.3 最優(yōu)協(xié)調(diào)調(diào)度策略46-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 總結(jié)與展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-57
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文57-59
• 致謝59

【相似文獻(xiàn)】

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