本文選題：微電網(wǎng) + 隨機性�。� 參考：《西南交通大學》2017年碩士論文

【摘要】：面對資源匱乏、環(huán)境污染嚴重等問題,大力開發(fā)和利用可再生能源成為未來社會重要的發(fā)展趨勢。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)的一系列問題。微電網(wǎng)是由多種分布式微源,儲能裝置和負荷通過電力電子裝置匯集在一起構成的一個可控系統(tǒng)。如何合理調度微電網(wǎng)中各個微源的出力以滿足負荷需求是微電網(wǎng)經濟調度的重要研究內容。本文主要內容如下:首先,詳細介紹了國內外關于微電網(wǎng)經濟調度模型和微源隨機性的研究;給出了微電網(wǎng)中各微源的數(shù)學模型,包括風、光、儲等;并給出了以系統(tǒng)總運行成本和污染物治理費用最小的微電網(wǎng)的經濟調度優(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,針對微源隨機性以及預測誤差的不準確性,采用場景分析的方法求解。通過拉丁超立方采樣技術得到預測誤差樣本集合,分別應用不同的場景簡化方法來對樣本集合進行場景削減,得到典型的風電功率預測誤差場景來表征原始風電功率的隨機性特征。仿真算例驗證了雙向削減技術得到的場景集合不僅能夠表征風電功率的波動特性,而且可以預見未來可能發(fā)生的場景形式。并討論了不同場景下的風電功率隨機性對經濟調度結果的影響,結果顯示削減場景的質量越高,越能降低系統(tǒng)運行成本,對未來調度計劃的制定越具有指導性作用。最后,針對經濟調度問題多變量、多約束的特點,采用改進的PSO優(yōu)化算法對模型進行求解。通過改進慣性權重、學習因子和引入高斯擾動項,并對越界粒子進行重新初始化,使得改進的PSO優(yōu)化算法具有較高的性能。本文應用改進的PSO算法對微電網(wǎng)經濟調度的兩種模型進行求解,一種是僅考慮電負荷需求的經濟調度模型,通過仿真驗證了算法的有效性;另一種是考慮了熱電聯(lián)供的經濟調度模型,該模型中引入了電鍋爐和蓄熱槽裝置,不僅加強了熱電調度之間的聯(lián)系,而且使得微型燃氣輪機從以往"以熱定電"的工作模型中解耦出來,通過仿真驗證了模型的正確性和算法的有效性。
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【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM73

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本文編號：1749263