【摘要】：為有效兼顧風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)的可靠性與經(jīng)濟性,以年缺電負荷率最小及微網(wǎng)系統(tǒng)投資建設(shè)成本最低為目標(biāo)函數(shù),以儲能電池充放電次數(shù)、微網(wǎng)功率平衡以及電池充放電上下限等為約束條件,搭建風(fēng)光互補系統(tǒng)發(fā)電容量優(yōu)化模型。針對缺電負荷率、系統(tǒng)成本2個目標(biāo)函數(shù)相悖的特點,考慮將帕累托非劣排序操作引入至常規(guī)微分進化算法,并對常規(guī)算法中的變異策略進行了相應(yīng)改進,使得改進后的算法在具備多目標(biāo)尋優(yōu)能力的同時,尋優(yōu)速度也得到了較為顯著的提升。最后,應(yīng)用所提改進多目標(biāo)微分進化算法對風(fēng)光互補系統(tǒng)發(fā)電容量優(yōu)化模型進行求解,算例結(jié)果驗證了該文模型的合理性和所提算法的有效性。
【圖文】：

（4）其中，bn為串聯(lián)電池數(shù)；10C(Ah)為由廠家給出的額定容量；bat0.9bat101.6710.00511.67CTIC（5）refTTT,refT為參考溫度。當(dāng)儲能電池進行放電時，其荷電狀態(tài)可表示為inbatbatSOCSOC1PttCV（6）其中，儲能電池兩端電壓為batbat1.31.51010batbat1.9650.12SOC10.00740.270.021SOC1bbVnnTICCIC（7）2風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)電源規(guī)劃優(yōu)化建模風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，系統(tǒng)由風(fēng)力發(fā)電機組、光伏電池陣列和儲能電池組組成。發(fā)電系統(tǒng)與儲能電池經(jīng)DC進入系統(tǒng)，隨后負荷需要的交流電由直流電經(jīng)AC輸出。圖1風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Figure1Wind/solarhybridpowergenerationsystem2.1優(yōu)化目標(biāo)在風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計中，風(fēng)力機組出力、光伏電池出力與蓄電池容量的規(guī)劃對系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟性有著重大影響。以風(fēng)力機組出力、光伏電池出力與蓄電池容量為控制變量，以負荷缺電率和成本為目標(biāo)函數(shù)進行建模。1）負荷缺電率。在某些惡劣天氣條件下，風(fēng)電機組、光伏電池和蓄電池輸出功率之和都不能滿足負荷功率，為了評價全年系統(tǒng)供電可靠性情況，該文引用負荷缺電率的概念。LLS1[1]iyPPEi（8）式中yE為一年中負荷總能量消耗。LSP[i]的計算公式如下:LLS,SOC0.250,S[][][]OC[]0.25EPiiii＜≥（9）式中LΔE[i]為能量損失。顯然LP越小，供電可靠性越高。2）成本。風(fēng)光互補新能源發(fā)電系統(tǒng)的成本主要包括固定投資成本和維護費用組成。與傳統(tǒng)發(fā)電方法相比，風(fēng)力發(fā)電和太陽能光伏發(fā)電的原料成本為零。系

行排序，種群在排序后，按照特定比例將種群分割成優(yōu)勢群落和劣勢群落。對優(yōu)勢種群中的個體進行隨機變異加速分化：i,G1r3,Gr1,Gr2,GYXFXX（21）相應(yīng)地，對劣勢群落中的個體進行定向變異加速分化：,1best,1,2,1randiGGrGrGYFFXXX（22）式中i、123{1,2,,}pr、r、rN,r1、r2和r3均隨機選取，且123irrr；best,GX為第G代的最優(yōu)個體向量，由第G代的帕累托最優(yōu)解集中隨機選出；變異尺度因子F為[0,2]間的實常數(shù)。3.3改進型微分算法流程改進型微分算法流程如圖2所示。令最大迭代次數(shù)為maxN，首先對種群進行初始化操作，初始化種群:1,PV1,w1,bat2,PV2,w2,batv,PVv,wv,batuuuuuuuuuU（23）式中i,PVu、i,wu和i,batu分別為種群中光伏電池，風(fēng)力發(fā)電機和儲能電池的數(shù)量，根據(jù)負載需要，選取的值為0～100的正整數(shù)；v為種群中個體的總數(shù)量。在給出初始種群后，結(jié)合氣候、負荷數(shù)據(jù)及該文第1節(jié)的特性公式可得到負荷缺電率和總成本的目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)約束條件進行約束，符合條件的進入下一步的循環(huán)迭代過程。若迭次次數(shù)N＜maxN時，把上一步中符合約束條件的種群個體按照得出的目標(biāo)函數(shù)值進行帕累托優(yōu)劣排序。把排序后的結(jié)果按照特定比例分割為優(yōu)劣2個群落，對優(yōu)勢群落進行式（21）的隨機變異加速分化，而對于劣勢群落進行式（22）的定向變異加速分化，并對變異后的群落進行更新。更新后把2個群落重新組合得到新的種群。令迭代次數(shù)N=N+1，計算新種群的目標(biāo)函數(shù)值，，準備下一次迭代。圖2算法流程Figure2Algorithmflowchart4算例分析該算例選取額定功率100W的太陽能光伏電池板；額定功率為500W的風(fēng)力發(fā)電機，其啟動、
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電力學(xué)院;Institut
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51577073)
【分類號】：TM61

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本文編號：2544736