本文選題：分布式電源　切入點(diǎn)：虛擬電廠　出處：《華北電力大學(xué)(北京)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,分布式電源技術(shù)作為能源互聯(lián)網(wǎng)以及智能電網(wǎng)技術(shù)中的重要分支正在迅猛發(fā)展。與此同時,分布式電源設(shè)備大規(guī)模接入電網(wǎng)后所引起的系統(tǒng)不穩(wěn)定性正給傳統(tǒng)電網(wǎng)帶來巨大的挑戰(zhàn)。虛擬電廠(Virtual Power Plant,VPP)作為一種將分布式電源有效整合的方式應(yīng)運(yùn)而生,其在運(yùn)行控制層面更趨近于并網(wǎng)型的微電網(wǎng)[1],而就整體性而言則呈現(xiàn)出了較為明顯的外部性效果,尤其在經(jīng)濟(jì)效益方面。本文對分布式電源接入條件下虛擬電廠的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度問題進(jìn)行了研究。首先,就虛擬電廠中分布式電源的運(yùn)行特性進(jìn)行了分析與研究,得到風(fēng)機(jī)設(shè)備輸出功率與風(fēng)速之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型;其次分別應(yīng)用時間序列預(yù)測算法中的自回歸滑動平均(Auto-Regressive and Moving Average,ARMA)模型與Bayes網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的輸出功率進(jìn)行了預(yù)測,得到在不同自然條件下風(fēng)速—功率擬合誤差概率分布并通過風(fēng)速與風(fēng)機(jī)出力的關(guān)系得到了風(fēng)機(jī)的輸出功率預(yù)測值,通過兩種算法的對比分析,得到基于風(fēng)速—功率擬合的風(fēng)機(jī)出力預(yù)測結(jié)果;再次,建立虛擬電廠多類型分布式能源綜合優(yōu)化調(diào)度模型,選取優(yōu)化調(diào)度中經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)作為目標(biāo)函數(shù),約束條件的選擇考慮了虛擬電廠中可調(diào)控的負(fù)荷量,并將其作為聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化的可控變量得到最優(yōu)輸出值;最后,在優(yōu)化算法方面本文在人群搜索者算法(Seeker Optimization Algorithm,SOA)的基礎(chǔ)上引進(jìn)了禁忌搜索技術(shù)(Tabu Search,TS),得到改進(jìn)的TS-SOA算法對某15節(jié)點(diǎn)虛擬電廠系統(tǒng)進(jìn)行了算例仿真與分析,得到了優(yōu)化調(diào)度的最優(yōu)輸出功率以及虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)效益,同時對標(biāo)準(zhǔn)SOA算法與TS-SOA兩種優(yōu)化算法進(jìn)行算法的收斂性與優(yōu)化特性進(jìn)行了對比分析,驗證了TS-SOA算法的正確性與適用性。
[Abstract]:In recent years, distributed power generation technology as an important branch of the energy Internet and smart grid technology is developing rapidly. The system instability caused by the large-scale access of distributed generation equipment to the power network is bringing great challenges to the traditional power network. Virtual Power Plan VPP (Virtual Power Plant) has emerged as a way to effectively integrate the distributed power supply (DG). It is closer to grid-connected microgrid [1] at the operation control level, but it has obvious externality in terms of integrity. Especially in the aspect of economic benefit, this paper studies the joint optimal dispatching problem of virtual power plant under the condition of distributed power access. Firstly, the operation characteristics of distributed power generation in virtual power plant are analyzed and studied. The mathematical model of the relationship between wind speed and output power of fan equipment is obtained. Secondly, the autoregressive and Moving average ARMA-model and Bayes network are used to predict the output power of fan system, respectively. The probability distribution of the wind speed power fitting error is obtained under different natural conditions, and the output power prediction value of the fan is obtained by the relationship between the wind speed and the output force of the fan. The comparison and analysis of the two algorithms are carried out. The prediction results of fan output force based on wind speed and power fitting are obtained. Thirdly, the multi-type distributed energy comprehensive optimal scheduling model of virtual power plant is established, and the optimal economic benefit is selected as the objective function. The selection of constraints takes into account the controllable load in the virtual power plant and takes it as the controllable variable of the joint scheduling optimization to obtain the optimal output value. In the aspect of optimization algorithm, the Tabu search algorithm is introduced on the basis of the crowd searcher Optimization algorithm. The improved TS-SOA algorithm is used to simulate and analyze a 15-bus virtual power plant system. The optimal output power of optimal dispatching and the optimal economic benefit of optimal dispatching of virtual power plant are obtained. The convergence and optimization characteristics of standard SOA algorithm and TS-SOA algorithm are compared and analyzed. The correctness and applicability of TS-SOA algorithm are verified.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1565397