【摘要】：由于微網(wǎng)系統(tǒng)中的分布式發(fā)電和負(fù)荷均具有間歇性、隨機(jī)性、波動(dòng)性等多種不確定性,如何優(yōu)化調(diào)度各種分布式發(fā)電以保證微網(wǎng)系統(tǒng)的供電可靠性和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行性,成為當(dāng)前微網(wǎng)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。對(duì)含不確定性的可再生能源出力和負(fù)荷進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測(cè),進(jìn)而構(gòu)建并求解含上述不確定性的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型是解決上述問題的關(guān)鍵。鑒于此,針對(duì)微網(wǎng)系統(tǒng)中可再生能源出力和負(fù)荷的不確定性預(yù)測(cè)及經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題進(jìn)行了深入研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率不確定性區(qū)間預(yù)測(cè):考慮風(fēng)力發(fā)電所具有的極大的不確定性,針對(duì)當(dāng)前大多基于點(diǎn)預(yù)測(cè)而不能反應(yīng)數(shù)據(jù)本質(zhì)不確定性的不足,同時(shí)為充分利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)序預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì),提出一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的定量化描述不確定性的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測(cè)模型。首先,利用相似日理論和區(qū)間相似準(zhǔn)則,給出新的體現(xiàn)風(fēng)電功率不確定性的區(qū)間樣本選擇策略;然后,基于樣本的區(qū)間表達(dá),給出基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率時(shí)序區(qū)間預(yù)測(cè)方法;仿真實(shí)驗(yàn)通過區(qū)間覆蓋率、區(qū)間平均寬度等指標(biāo)驗(yàn)證了所提方法的有效性。(2)基于集成極限學(xué)習(xí)機(jī)的負(fù)荷不確定性區(qū)間預(yù)測(cè):首先分析不同類型的微網(wǎng)負(fù)荷所具有的強(qiáng)波動(dòng)不確定特性;然后給出基于統(tǒng)計(jì)分析的負(fù)荷波動(dòng)關(guān)鍵影響因素的提取策略,由于傳統(tǒng)的基于相似日數(shù)據(jù)的全局逼近難以保證擬合的精度且無法體現(xiàn)不確定性,進(jìn)一步進(jìn)行分時(shí)段相關(guān)性分析,提出日期類型-溫度相似性的相似日度量準(zhǔn)則,以選擇合適的樣本;基于多相似日數(shù)據(jù)和極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)造集成預(yù)測(cè)模型,并利用Bootstrap抽樣方法給出集成預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間,從而獲得微網(wǎng)負(fù)荷的不確定性預(yù)測(cè)區(qū)間,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。(3)基于NSGA-II的含不確定性的微網(wǎng)多目標(biāo)經(jīng)濟(jì)調(diào)度:在上述研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)上,結(jié)合儲(chǔ)能裝置實(shí)時(shí)容量、實(shí)時(shí)電價(jià)等影響因素,建立含風(fēng)電等分布式發(fā)電和用電負(fù)荷的不確定性微網(wǎng)系統(tǒng)多目標(biāo)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型;基于對(duì)風(fēng)電和負(fù)荷的不確定性區(qū)間預(yù)測(cè)結(jié)果,給出分時(shí)段的模型優(yōu)化策略;在風(fēng)力發(fā)電不滿足負(fù)荷需求時(shí),給出了基于多目標(biāo)遺傳算法NSGA-II的調(diào)度優(yōu)化求解結(jié)果;仿真實(shí)驗(yàn)深入分析了風(fēng)電出力和負(fù)荷波動(dòng)對(duì)調(diào)度計(jì)劃的影響,表明了考慮風(fēng)電和負(fù)荷不確定性的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的合理性。本文提出的預(yù)測(cè)方法,能較好的反映風(fēng)電功率和負(fù)荷預(yù)測(cè)可能的變化范圍,考慮不確定性得到的優(yōu)化結(jié)果比不計(jì)不確定性的方法會(huì)具有更好的適應(yīng)性和魯棒性,為實(shí)際應(yīng)用提供了較為可靠的理論參考。
[Abstract]:Because the distributed generation and load in microgrid system have many uncertainties, such as intermittence, randomness, volatility and so on, how to optimize and dispatch all kinds of distributed generation to ensure the reliability and economic operation of micro-grid system. It has become one of the hotspots in the field of microgrid research. The key to solve the above problems is to accurately and reliably predict the output and load of renewable energy with uncertainty, and then construct and solve the micro-grid economic scheduling model with the uncertainty mentioned above. In view of this, the uncertain forecasting and economic scheduling problems of renewable energy output and load in microgrid systems are studied. The main research contents are as follows: (1) interval prediction of wind power uncertainty based on echo state network: considering the great uncertainty of wind power generation. In order to make full use of the advantage of echo state network in time series prediction, most of the shortcomings of point prediction can not reflect the essential uncertainty of data at present, so as to make full use of the advantage of echo state network in time series prediction. An interval prediction model of wind power based on echo state network is proposed to quantitatively describe uncertainty. Firstly, by using the similarity day theory and the interval similarity criterion, a new interval sample selection strategy for wind power uncertainty is proposed. Then, based on the interval representation of samples, an interval prediction method of wind power time series based on echo state network is presented. The simulation experiment passes through the interval coverage, The effectiveness of the proposed method is verified by interval average width and other indicators. (2) interval prediction of load uncertainty based on integrated LLMs: firstly, the strong volatility uncertainty characteristics of different types of microgrid loads are analyzed. Then the extraction strategy of the key factors of load fluctuation based on statistical analysis is given. Because the traditional global approximation based on similar day data can not guarantee the precision of fitting and can not reflect the uncertainty, the correlation analysis is further carried out. The similarity day measure criterion of date type-temperature similarity is proposed to select suitable samples. An integrated prediction model is constructed based on multi-similar daily data and extreme learning machine, and the confidence interval of integrated prediction results is given by using Bootstrap sampling method, and the uncertainty prediction interval of micro-grid load is obtained. The simulation results show that the proposed method is effective. (3) Multi-objective economic scheduling with uncertainty based on NSGA-II: based on the above research, combined with the real time capacity of energy storage device, real time electricity price and other influencing factors, A multi-objective economic scheduling model for uncertain micro-grid systems with distributed generation and load, such as wind power, is established. Based on the uncertain interval prediction results of wind power and load, the model optimization strategy is proposed, and the scheduling optimization results based on multi-objective genetic algorithm (NSGA-II) are given when wind power generation does not meet the load demand. The effect of wind power output and load fluctuation on scheduling plan is analyzed in detail by simulation experiments. The rationality of micro-grid economic scheduling considering wind power and load uncertainty is demonstrated. The prediction method presented in this paper can better reflect the possible range of wind power and load forecasting. The optimization results obtained by considering uncertainty have better adaptability and robustness than those without uncertainty. It provides a reliable theoretical reference for practical application.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM73

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 葛志超;方念;楊凡凡;黃成思;陳丹霏;;微網(wǎng)技術(shù)綜述[J];電氣開關(guān);2013年03期

2 李鵬;張玲;王偉;楊希磊;趙義術(shù);;微網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用與分析[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2009年20期

3 韓奕;張東霞;胡學(xué)浩;梁才浩;程軍照;梁惠施;;中國(guó)微網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系研究[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2010年01期

4 撖奧洋;鄧星;文明浩;李惠宇;陳曉燕;;高滲透率下大電網(wǎng)應(yīng)對(duì)微網(wǎng)接入的策略[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2010年01期

5 楊仁花;黃偉;關(guān)麗;劉令富;;微網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行控制[J];電網(wǎng)與清潔能源;2010年01期

6 王志霞;張會(huì)民;田偉;;微網(wǎng)研究綜述[J];電氣應(yīng)用;2010年06期

7 魯貽龍;王斌;曹祖亮;;儲(chǔ)能系統(tǒng)改善微網(wǎng)動(dòng)態(tài)性能的研究[J];湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2010年01期

8 牛銘;黃偉;郭佳歡;蘇玲;;微網(wǎng)并網(wǎng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2010年11期

9 馬力;;混合系統(tǒng)微網(wǎng)控制策略分析[J];電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào);2010年06期

10 王錫琳;;含有光伏電源的微網(wǎng)綜述[J];安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2011年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 楊仁花;黃偉;劉令富;;微網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行控制[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2008年

2 張昱;廖威;馬早康;;微網(wǎng)運(yùn)行控制技術(shù)的研究[A];2011年云南電力技術(shù)論壇論文集（入選部分）[C];2011年

3 嚴(yán)玉廷;盧勇;;光伏微網(wǎng)控制技術(shù)研究[A];2009年云南電力技術(shù)論壇論文集（文摘部分）[C];2009年

4 嚴(yán)玉廷;蘇適;;云電科技園智能微網(wǎng)研究[A];戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的培育和發(fā)展——首屆云南省科協(xié)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

5 張昱;廖威;馬早康;;微網(wǎng)運(yùn)行控制技術(shù)的研究[A];戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的培育和發(fā)展——首屆云南省科協(xié)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

6 嚴(yán)玉廷;蘇適;;云電科技園智能微網(wǎng)研究[A];2011年云南電力技術(shù)論壇論文集（優(yōu)秀論文部分）[C];2011年

7 嚴(yán)玉廷;蘇適;;云電科技園智能微網(wǎng)研究[A];2011年云南電力技術(shù)論壇論文集（入選部分）[C];2011年

8 嚴(yán)玉廷;蘇適;;園區(qū)級(jí)微網(wǎng)設(shè)計(jì)集成技術(shù)及其應(yīng)用[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集（文摘部分）[C];2012年

9 嚴(yán)玉廷;蘇適;;園區(qū)級(jí)微網(wǎng)設(shè)計(jì)集成技術(shù)及其應(yīng)用[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集[C];2012年

10 蘇適;翟偉翔;;智能微網(wǎng)中恒進(jìn)線功率控制的設(shè)計(jì)及應(yīng)用[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集[C];2012年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 程軍照;明確我國(guó)微網(wǎng)發(fā)展研究方向[N];國(guó)家電網(wǎng)報(bào);2011年

2 何曉亮;微博火了，，微信火了，下一個(gè)會(huì)是微網(wǎng)嗎？[N];經(jīng)濟(jì)參考報(bào);2012年

3 記者 周和平 實(shí)習(xí)生 劉練;473個(gè)微網(wǎng)格織出安全生產(chǎn)“防火墻”[N];長(zhǎng)沙晚報(bào);2014年

4 本報(bào)記者 沈力鈞;方正視頻以“微網(wǎng)”拯救帶寬[N];計(jì)算機(jī)世界;2002年

5 陳翔;微網(wǎng)激活視頻應(yīng)用[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

6 陳小敏;南麂微網(wǎng)示范工程通過“863”評(píng)審[N];國(guó)家電網(wǎng)報(bào);2011年

7 辛義;微網(wǎng)推動(dòng)新能源發(fā)展[N];中國(guó)電力報(bào);2010年

8 何君;微網(wǎng)創(chuàng)始人張曉崧談微網(wǎng)前景——人人希望擁有別墅[N];經(jīng)濟(jì)參考報(bào);2012年

9 ;匯碼平臺(tái)微網(wǎng)站 服務(wù)三農(nóng)新經(jīng)濟(jì)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2014年

10 記者 賈明;玉樹建成我國(guó)最大規(guī)模水光互補(bǔ)微網(wǎng)電站[N];青海日?qǐng)?bào);2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 陸晶晶;MMC型微網(wǎng)復(fù)合主動(dòng)電力調(diào)節(jié)系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制策略研究[D];華北電力大學(xué);2015年

2 張麗榮;風(fēng)電直流微網(wǎng)的控制與保護(hù)技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué);2015年

3 郗忠梅;戶用光伏微網(wǎng)系統(tǒng)研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

4 易桂平;微網(wǎng)環(huán)境下多源并網(wǎng)運(yùn)行及復(fù)合控制研究[D];東南大學(xué);2015年

5 劉柏良;多源微網(wǎng)典型應(yīng)用的優(yōu)化設(shè)計(jì)[D];東南大學(xué);2015年

6 薛美東;微網(wǎng)優(yōu)化配置和能量管理研究[D];浙江大學(xué);2015年

7 張宸宇;微網(wǎng)及含微網(wǎng)的配電網(wǎng)電能質(zhì)量綜合控制研究[D];東南大學(xué);2016年

8 于雷;含多類型能源的微網(wǎng)與外部電網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行機(jī)制和容量配置研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

9 楊剛;微網(wǎng)綜合控制關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

10 易靈芝;面向樓宇直流微網(wǎng)ADR能源管理與能效優(yōu)化研究[D];湘潭大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 時(shí)良振;微網(wǎng)功率與負(fù)荷的不確定預(yù)測(cè)及經(jīng)濟(jì)調(diào)度[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2017年

2 周嵩;微網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)及控制方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 李振;基于分布式電源接入的直流微網(wǎng)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

4 趙長(zhǎng)龍;微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)型及HOMER軟件應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2015年

5 陳前宇;基于改進(jìn)PSO算法的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化研究[D];西南交通大學(xué);2015年

6 鄧佃毅;含風(fēng)/光/儲(chǔ)微網(wǎng)配電網(wǎng)可靠性分析[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2015年

7 李瑩;基于光伏—混合儲(chǔ)能的直流微網(wǎng)運(yùn)行控制研究[D];山東大學(xué);2015年

8 夏文強(qiáng);考慮微網(wǎng)的新型配電系統(tǒng)可靠性分析[D];山東大學(xué);2015年

9 華嘉成;微網(wǎng)外特性建模與微網(wǎng)特征向量的研究及應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2015年

10 吳玫蓉;海島微網(wǎng)的主從控制策略研究[D];華北電力大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2419011