本文選題：微電網(wǎng) + 隨機(jī)性　； 參考：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：面對(duì)資源匱乏、環(huán)境污染嚴(yán)重等問(wèn)題,大力開(kāi)發(fā)和利用可再生能源成為未來(lái)社會(huì)重要的發(fā)展趨勢(shì)。微電網(wǎng)作為一種能夠充分利用可再生能源的有效方式,同時(shí)也能夠很好的解決分布式電源大規(guī)模并網(wǎng)引發(fā)的一系列問(wèn)題。微電網(wǎng)是由多種分布式微源,儲(chǔ)能裝置和負(fù)荷通過(guò)電力電子裝置匯集在一起構(gòu)成的一個(gè)可控系統(tǒng)。如何合理調(diào)度微電網(wǎng)中各個(gè)微源的出力以滿足負(fù)荷需求是微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的重要研究?jī)?nèi)容。本文主要內(nèi)容如下:首先,詳細(xì)介紹了國(guó)內(nèi)外關(guān)于微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型和微源隨機(jī)性的研究;給出了微電網(wǎng)中各微源的數(shù)學(xué)模型,包括風(fēng)、光、儲(chǔ)等;并給出了以系統(tǒng)總運(yùn)行成本和污染物治理費(fèi)用最小的微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化模型,該模型綜合考慮了有功功率平衡約束、熱功率平衡約束、微源出力約束和爬坡率約束等約束條件。其次,針對(duì)微源隨機(jī)性以及預(yù)測(cè)誤差的不準(zhǔn)確性,采用場(chǎng)景分析的方法求解。通過(guò)拉丁超立方采樣技術(shù)得到預(yù)測(cè)誤差樣本集合,分別應(yīng)用不同的場(chǎng)景簡(jiǎn)化方法來(lái)對(duì)樣本集合進(jìn)行場(chǎng)景削減,得到典型的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差場(chǎng)景來(lái)表征原始風(fēng)電功率的隨機(jī)性特征。仿真算例驗(yàn)證了雙向削減技術(shù)得到的場(chǎng)景集合不僅能夠表征風(fēng)電功率的波動(dòng)特性,而且可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)可能發(fā)生的場(chǎng)景形式。并討論了不同場(chǎng)景下的風(fēng)電功率隨機(jī)性對(duì)經(jīng)濟(jì)調(diào)度結(jié)果的影響,結(jié)果顯示削減場(chǎng)景的質(zhì)量越高,越能降低系統(tǒng)運(yùn)行成本,對(duì)未來(lái)調(diào)度計(jì)劃的制定越具有指導(dǎo)性作用。最后,針對(duì)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題多變量、多約束的特點(diǎn),采用改進(jìn)的PSO優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。通過(guò)改進(jìn)慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子和引入高斯擾動(dòng)項(xiàng),并對(duì)越界粒子進(jìn)行重新初始化,使得改進(jìn)的PSO優(yōu)化算法具有較高的性能。本文應(yīng)用改進(jìn)的PSO算法對(duì)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的兩種模型進(jìn)行求解,一種是僅考慮電負(fù)荷需求的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,通過(guò)仿真驗(yàn)證了算法的有效性;另一種是考慮了熱電聯(lián)供的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,該模型中引入了電鍋爐和蓄熱槽裝置,不僅加強(qiáng)了熱電調(diào)度之間的聯(lián)系,而且使得微型燃?xì)廨啓C(jī)從以往"以熱定電"的工作模型中解耦出來(lái),通過(guò)仿真驗(yàn)證了模型的正確性和算法的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：1749263