【摘要】：分布式電源與儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的應(yīng)用是當(dāng)前研究的熱點。提出了一種風(fēng)機、光伏電源、儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的雙層規(guī)劃模型。上層模型以投資、運維費用為優(yōu)化目標(biāo),同時考慮區(qū)域的購電費用及網(wǎng)損費用,完成風(fēng)機和光伏電源的容量配置;下層模型提出了一種儲能系統(tǒng)削峰填谷的運行策略,基于該策略完成儲能系統(tǒng)的選址定容工作。針對以上模型,提出以下求解方法:基于遺傳算法求解上層模型,并通過K均值聚類方法對比研究輸入數(shù)據(jù)序列長度對規(guī)劃結(jié)果的影響,通過帕累托分析研究了投資運維費用與購電費用及網(wǎng)損費用的關(guān)系;使用YALMIP工具箱完成儲能系統(tǒng)運行策略的求解,進而完成儲能系統(tǒng)的選址定容工作。最后,通過IEEE-33節(jié)點標(biāo)準(zhǔn)配電系統(tǒng)仿真驗證了所提模型在風(fēng)機和光伏電源以及儲能系統(tǒng)規(guī)劃方面的有效性,結(jié)果顯示所提儲能運行策略具有良好的削峰填谷效果。
[Abstract]:The application of distributed generation and energy storage system in distribution network is a hot topic. This paper presents a bilevel programming model of fan, photovoltaic power supply and energy storage system in distribution network. The upper model takes investment, operation and maintenance cost as the optimization target, and considers the power purchase cost and network loss cost to complete the capacity configuration of the fan and photovoltaic power supply, and the lower model puts forward a strategy to cut the peak and fill the valley in the energy storage system. Based on this strategy, the location and capacity of energy storage system is completed. In view of the above model, the following solutions are proposed: the upper model is solved based on genetic algorithm, and the effect of the length of input data sequence on the planning result is studied by K-means clustering method. Through Pareto analysis, the relationship between operation cost, power purchase cost and network loss cost is studied, and the operation strategy of energy storage system is solved by using YALMIP toolbox, and then the location and capacity of energy storage system is completed. Finally, the effectiveness of the proposed model in the planning of fan, photovoltaic power supply and energy storage system is verified by the simulation of IEEE-33 node standard distribution system. The results show that the proposed energy storage operation strategy has a good effect of peak cutting and valley filling.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)湖北省電力公司武漢供電公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(5127713) 國網(wǎng)湖北省電力公司科技項目(增量配電模式下城市電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)研究)~~
【分類號】：TM715

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 高山,單淵達;遺傳算法在機組啟停中的應(yīng)用及改進[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2000年03期

2 田松禮,陳亞民;遺傳算法用于電力系統(tǒng)頻率特性參數(shù)辨識[J];福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2000年04期

3 孫晶,李曉明,王雅麗;競爭機制下基于改進遺傳算法的火電機組啟停[J];繼電器;2003年06期

4 孫昌佑,馬震岳;基于遺傳算法的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行模型研究[J];水電能源科學(xué);2004年01期

5 楊敬濤,周建中,向凌,劉博;改進遺傳算法在電站經(jīng)濟運行中的應(yīng)用[J];控制工程;2004年S1期

6 張仁貢;韓桂芳;白家驄;王青賢;;遺傳算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應(yīng)用[J];華北水利水電學(xué)院學(xué)報;2006年01期

7 雙學(xué)珍;于廣斌;張智涌;;基于遺傳算法的水電工程施工“資源有限工期最短”的優(yōu)化研究[J];四川水力發(fā)電;2008年01期

8 王偉;劉小河;;模糊遺傳算法在電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];自動化與儀表;2008年07期

9 趙磊;李華強;康勇;;基于改進遺傳算法的可用傳輸能力對比研究[J];四川電力技術(shù);2010年06期

10 崔皆凡;劉娜;;有限元結(jié)合并行梯度遺傳算法及其應(yīng)用[J];組合機床與自動化加工技術(shù);2012年05期

相關(guān)會議論文 前10條

1 王秀麗;王錫凡;;模糊控制遺傳算法的電網(wǎng)優(yōu)化方法研究[A];“電力大系統(tǒng)災(zāi)變防治和經(jīng)濟運行重大課題”部分專題暨第九屆全國電工數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2003年

2 嚴(yán)方;莫耀賜;尹星光;嚴(yán)峰;;遺傳算法在非線性電路中的應(yīng)用[A];廣西電機工程學(xué)會第七屆青年學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2002年

3 劉琳;彭曉華;周振輝;;一種基于改進遺傳算法的模糊神經(jīng)控制器的設(shè)計研究[A];第十一屆全國自動化應(yīng)用技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2006年

4 戴光武;都洪基;賈磊;章柯;;遺傳算法應(yīng)用于火電廠機組優(yōu)化組合[A];2008中國電力系統(tǒng)保護與控制學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2008年

5 暢建霞;黃廷林;王義民;;遺傳算法在水庫電站優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

6 鄧小波;聶在平;趙延文;楊峰;;遺傳算法應(yīng)用于地層電阻率的重建[A];第十五屆全國電磁兼容學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

7 何治華;張亞迪;;一種基于遺傳算法的無功功率優(yōu)化與控制系統(tǒng)的開發(fā)[A];第九屆全國電技術(shù)節(jié)能學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

8 劉大為;蔡國偉;劉德福;丁麗娟;;基于改進遺傳算法的配電網(wǎng)電容器優(yōu)化投切[A];2007中國電機工程學(xué)會電力系統(tǒng)自動化專委會供用電管理自動化學(xué)科組（分專委會）二屆三次會議論文集[C];2007年

9 王玉峰;栗文義;王林江;;模糊遺傳算法在蒙西電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃中的應(yīng)用[A];2003年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2003年

10 陳碧云;;基于遺傳算法的配電網(wǎng)故障定位系統(tǒng)[A];廣西電機工程學(xué)會第七屆青年學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2002年

相關(guān)重要報紙文章 前4條

1 房田甜;資本掘金儲能業(yè)市場細(xì)分趨向明朗[N];中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報;2010年

2 特約記者 顧定槐;我國儲能應(yīng)用技術(shù)醞釀突破[N];中國化工報;2011年

3 本報記者 房田甜　實習(xí)記者 董樂;A123看好電網(wǎng)儲能 借“合資”撬動中國市場[N];21世紀(jì)經(jīng)濟報道;2011年

4 中國工程院院士 楊裕生;電池儲能電站的安全性問題[N];中國能源報;2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 陳堂功;遺傳算法及其應(yīng)用于電磁裝置優(yōu)化設(shè)計的研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2006年

2 邱報;富鋰錳基正極材料的表面改性及其儲能機理研究[D];中國科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所;2016年

3 李逢兵;含鋰電池和超級電容混合儲能系統(tǒng)的控制與優(yōu)化研究[D];重慶大學(xué);2015年

4 曾杰;可再生能源發(fā)電與微網(wǎng)中儲能系統(tǒng)的構(gòu)建與控制研究[D];華中科技大學(xué);2009年

5 李軍徽;抑制風(fēng)電對電網(wǎng)影響的儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置及控制研究[D];華北電力大學(xué);2012年

6 汪偉;風(fēng)電及含風(fēng)電微網(wǎng)中儲能系統(tǒng)的容量配置研究[D];華中科技大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 洪盧波;基于遺傳算法的電力變壓器優(yōu)化設(shè)計研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年

3 呂慧珍;DNA遺傳算法及其在燃料電池中的應(yīng)用研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年

4 蘇鳳筑;衡水桃城區(qū)供電公司配網(wǎng)線路的優(yōu)化研究[D];華北電力大學(xué);2015年

5 齊經(jīng)偉;基于改進遺傳算法的無功優(yōu)化研究[D];吉林大學(xué);2015年

6 孫艷波;大慶南二水源變壓器—電動機組節(jié)能與控制技術(shù)研究[D];東北石油大學(xué);2010年

7 蔣小維;基于改進遺傳算法的電動汽車有序充電控制策略研究[D];湖北工業(yè)大學(xué);2016年

8 劉海洋;基于改進遺傳算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

9 許偉;基于遺傳算法的泰州地區(qū)電力系統(tǒng)有功負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

10 西曼;eM-Plant在電容式電壓互感器生產(chǎn)布局優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2015年

，

本文編號：2210292