【摘要】：隨著我們國家經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,對于能源的需求量與日俱增,但同時傳統(tǒng)的化石能源煤、石油等儲量卻日益減少,此時如何高效合理的開發(fā)并利用綠色清潔能源變得越來越重要。微電網(wǎng)作為太陽能、風(fēng)能等綠色清潔能源的有效接入方式,越來越受到全世界的關(guān)注。微電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行能夠有效提高資源的利用率,減少各分布式電源的發(fā)電成本和NOx、SO2、CO2等污染氣體的排放,對系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性、可靠運(yùn)行都有著重要的意義。所以,對微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)行研究有很大的實(shí)用價(jià)值和理論意義。目前,微電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行方法中,最為廣泛使用的是根據(jù)短期的負(fù)荷預(yù)測和光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等不可控分布式電源的出力預(yù)測,而制定的日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)劃。但是,由于負(fù)荷預(yù)測和不可控分布式電源的出力預(yù)測存在誤差,從而使得以此制定的發(fā)電計(jì)劃往往與實(shí)際值存在一定的偏差。本文以光伏、風(fēng)機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池、柴油發(fā)電機(jī)、蓄電池和超級電容器組成的混合儲能微電網(wǎng)為研究對象,構(gòu)建了微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的目標(biāo)函數(shù),以及功率平衡等約束條件,并運(yùn)用粒子群算法進(jìn)行求解。針對粒子群算法易早熟的缺點(diǎn),本文基于一維正態(tài)云構(gòu)建云變異算子,改進(jìn)了粒子群算法。針對預(yù)測誤差對日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響,本文運(yùn)用t location-scale分布函數(shù)對預(yù)測誤差進(jìn)行量化估計(jì),并完成凈負(fù)荷功率公式的修正,運(yùn)用蓄電池和超級電容器混合儲能裝置來平衡系統(tǒng)中由于預(yù)測誤差而引起的功率波動。為了避免儲能裝置過度充放電以及循環(huán)充放電損害其使用壽命,產(chǎn)生額外的經(jīng)濟(jì)成本,本文將云模型控制理論應(yīng)用到儲能裝置的能量管理中,通過構(gòu)建三維云模型控制器,對蓄電池和超級電容器的充放電功率進(jìn)行控制。為了對比研究,本文同時構(gòu)建了蓄電池單獨(dú)儲能的二維云模型控制器。最后通過仿真分析,驗(yàn)證了采用混合儲能方式能夠有效降低蓄電池循環(huán)充放電的次數(shù),有效保護(hù)了儲能裝置的使用壽命。
[Abstract]:With the rapid development of our national economy, the demand for energy is increasing day by day, but the reserves of traditional fossil energy such as coal and oil are decreasing day by day. At this time, how to develop and utilize green and clean energy efficiently and rationally is becoming more and more important. The optimal operation of micro-grid can effectively improve the utilization rate of resources, reduce the generation cost of distributed generators and the emission of NOx, SO2, CO2 and other pollutants. It is of great significance to the economy, environmental protection and reliable operation of the system. At present, the most widely used method for optimizing the operation of micro-grid is based on short-term load forecasting and the output forecasting of uncontrollable distributed generators such as photovoltaic power generation and wind power generation. In this paper, a hybrid energy storage microgrid consisting of photovoltaic, fan, micro gas turbine, fuel cell, diesel generator, storage battery and super capacitor is studied, and the objective function of optimal operation and power balance of the microgrid are constructed. In order to overcome the shortcoming of the precocity of the particle swarm algorithm, this paper constructs a cloud mutation operator based on one-dimensional normal cloud and improves the particle swarm optimization algorithm. In order to avoid excessive charge and discharge and cyclic charge and discharge of energy storage devices damaging their service life and generating additional economic costs, this paper applies cloud model control theory to energy storage. In the energy management of the device, a three-dimensional cloud model controller is constructed to control the charging and discharging power of the battery and the supercapacitor. In order to compare and study, a two-dimensional cloud model controller is constructed to store the energy separately. Finally, the simulation results show that the hybrid energy storage method can effectively reduce the storage battery. The number of cycle charging and discharging effectively protects the life of the energy storage device.
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM732

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2249604