本文選題：冷熱電聯(lián)供 + 優(yōu)化運行��； 參考：《東南大學》2016年碩士論文

【摘要】：隨著經濟社會的不斷發(fā)展,化石能源逐漸枯竭,污染物排放嚴重,環(huán)境問題日益突出,發(fā)展清潔、低碳能源成為必然。分布式能源越來越受到各國的重視,并得到了迅速發(fā)展。冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)因其能源利用率高、環(huán)境污染少而被廣泛應用到各個領域,可以同時向用戶提供冷、熱、電能,滿足用戶多樣性的用能需要。目前,關于分布式冷熱電聯(lián)供型微電網(wǎng)優(yōu)化運行的研究大多是日前經濟調度的研究,然而,由于可再生能源的不確定性,日內波動比較大,造成日前預測和日內實際值往往不同,日前的優(yōu)化調度很難滿足日內運行的需求。本文主要研究如何處理可再生能源的不確定性,重點是如何減少可再生能源不確定性對系統(tǒng)優(yōu)化運行的影響。本文完成的主要工作如下：(1)冷熱電聯(lián)供型微電網(wǎng)系統(tǒng)單元建模研究首先研究影響光伏發(fā)電和風電出力的因素,建立相應的數(shù)學模型;重點研究聯(lián)供設備(微型燃氣輪機和燃料電池)運行特性,建立相應的數(shù)學模型；同時研究冷熱電聯(lián)供型微電網(wǎng)的部分輔助設備及儲能設備(蓄電池和蓄熱槽),建立輔助設備模型以及儲能設備自身損耗的數(shù)學模型。冷熱電聯(lián)供型微電網(wǎng)優(yōu)化運行的核心基礎是掌握每個分布式單元的特性,建立準確的數(shù)學模型。能否建立準確的數(shù)學模型,直接影響系統(tǒng)的能量管理和優(yōu)化運行。(2)考慮房屋冷熱特性的日前-實時優(yōu)化調度研究日前-實時優(yōu)化調度模型主要包括兩個部分：日前優(yōu)化調度和實時調整。日前優(yōu)化調度是一個經濟調度模型,同時考慮了環(huán)境影響因素,根據(jù)負荷及可再生能源的預測值,優(yōu)化未來24h各單元的出力計劃,模型通過改進粒子群算法求解。實時調度是為了解決可再生能源和負荷波動對優(yōu)化運行的影響,減少聯(lián)絡線功率波動。實時調度模型利用房屋溫度特性,通過調整房間的溫度(房間溫度允許在一定的范圍內波動),并制定相關的調整策略,平滑聯(lián)絡線處的功率波動,減少對上級電網(wǎng)調度的影響,實現(xiàn)微電網(wǎng)對大電網(wǎng)的可控性。(3)基于模型預測控制的優(yōu)化調度研究基于模型預測控制的優(yōu)化調度算法主要包含兩層：滾動層和反饋校正層,滾動層包括預測和滾動優(yōu)化。在每個時段,預測和滾動優(yōu)化都會執(zhí)行一次,優(yōu)化是在預測的基礎上進行的,只有未來第一個時段的優(yōu)化結果才會被執(zhí)行,下一個時刻,預測和優(yōu)化重復執(zhí)行一次。在實時階段,首先預測誤差,然后根據(jù)這個誤差,反饋校正模塊對各個單元的出力進行相應的調整。由于算法包含反饋校正環(huán)節(jié),可以很好地減少預測誤差帶來的影響。
[Abstract]:With the development of economy and society , fossil energy is gradually depleted , pollutant discharge is serious , environmental problem is becoming more and more serious , development of clean and low carbon energy becomes inevitable .
The optimization scheduling algorithm based on model predictive control includes two parts : rolling layer and feedback correction layer .
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM732

【參考文獻】

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本文編號：1949757