【摘要】：西部農(nóng)村地區(qū)電網(wǎng)薄弱,光伏和風電扶貧投資未考慮配套輸配電設施,用以處理生物質(zhì)廢棄物的沼氣受季節(jié)性溫度變化影響運行經(jīng)濟性不佳,為解決上述問題,該文提出利用沼氣作為氣源含可再生能源的冷-熱-電-氣多能流農(nóng)村微能網(wǎng)供能架構,建立相應的多能流微能網(wǎng)調(diào)度模型,針對粒子群算法早熟、容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出采用動態(tài)調(diào)整慣性權重的雜交粒子群算法進行求解,算例結果表明,通過對系統(tǒng)內(nèi)各設備的調(diào)度,有效降低系統(tǒng)日運行成本,在冬季,采用改進型雜交粒子群算法所得日運行費用相比采用基本型粒子群算法降低7.6%,其相比系統(tǒng)未優(yōu)化所得日運行費用降低79.1%;在夏季,相比基本型粒子群算法與未優(yōu)化分別降低17.0%、71.2%,實現(xiàn)微能網(wǎng)的經(jīng)濟運行,證明了本模型和算法的正確性。
[Abstract]:In the western rural areas, the power grid is weak, the investment in photovoltaic and wind power poverty alleviation does not consider supporting transmission and distribution facilities, and the biogas used to deal with biomass waste is affected by seasonal temperature changes and its operation economy is not good. In order to solve the above problems, Using biogas as the gas source, the energy supply structure of the cold, heat, electricity and gas multi-energy flow rural micro-energy network is proposed, and the corresponding scheduling model of the multi-energy flow micro-energy network is established. The particle swarm optimization algorithm is premature and prone to fall into local optimum. A hybrid particle swarm optimization algorithm with dynamically adjusting inertia weight is proposed to solve the problem. The results of an example show that the daily operating cost of the system can be effectively reduced by scheduling the equipment in the system, and the daily operating cost of the system can be effectively reduced in winter. The daily operating cost of the improved hybrid particle swarm optimization algorithm is 7.6 lower than that of the basic particle swarm optimization algorithm, and the daily operating cost of the improved hybrid particle swarm optimization algorithm is 79.1 percent lower than that of the system without optimization. Compared with the basic PSO algorithm and the unoptimized PSO algorithm, the efficiency of this model and the algorithm is proved to be correct by reducing by 17.0 and 71.2, respectively, and realizing the economic operation of the micro-energy network.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;內(nèi)蒙古科技大學信息工程學院;國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目課題(2016YFB0900101) 內(nèi)蒙古自然科學基金項目(2016MS0515)
【分類號】：TM73

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本文編號：2231485