【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,各國對能源需求量逐步增加,分布式發(fā)電作為新型發(fā)電方式,尤其是以新能源如風(fēng)能和太陽能為主的分布式發(fā)電發(fā)展前景大好。但是由于風(fēng)能和太陽能具有明顯不確定性和隨機(jī)性等特性,在規(guī)劃分布式電源的選址和定容問題時(shí),必須討論其不確定性因素對系統(tǒng)的影響。在大力發(fā)展新能源和分布式能源的背景下,本文以配電網(wǎng)年綜合費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù),建立基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的調(diào)度模型。考慮到系統(tǒng)規(guī)劃中的不確定性因素,引入概率潮流,并根據(jù)風(fēng)速和太陽光照強(qiáng)度所遵循的威布爾分布進(jìn)行概率建模。針對傳統(tǒng)的蒙特卡洛方法在處理不確定性因素時(shí)計(jì)算量過大的問題,本文采用點(diǎn)估計(jì)法對風(fēng)機(jī)和光伏電池的出力進(jìn)行計(jì)算,將不確定性模型轉(zhuǎn)換為確定性模型。在調(diào)度模型中對線路功率和節(jié)點(diǎn)電壓采用機(jī)會(huì)約束規(guī)劃,使得規(guī)劃更貼合實(shí)際需求。為了驗(yàn)證本文所采用的點(diǎn)估計(jì)法的優(yōu)越性,在IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)算例中,考慮多種權(quán)重系數(shù)組合的方案,將基于蒙特卡洛的遺傳算法(GA-MCS)和基于點(diǎn)估計(jì)法的遺傳算法(GA-PEM)進(jìn)行比較分析,驗(yàn)證了本文所采用方法的合理性和優(yōu)越性。
【圖文】：

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文 1expk kvk v vf vc c c 式中，k為形狀參數(shù)，c為尺度參數(shù)，單位為 m /s ，，與速度單位一致形狀參數(shù) k 的改變對概率密度函數(shù)曲線變化具有至關(guān)重要的影響。參數(shù)c 1，形狀參數(shù) k 改變時(shí)的不同曲線變化。當(dāng) k 1時(shí)，曲線呈作可靠性分析，但不是適用風(fēng)機(jī)安裝的位置，因?yàn)轱L(fēng)速普遍偏低。稱為瑞利分布，風(fēng)速連續(xù)并且穩(wěn)定，但部分時(shí)間內(nèi)風(fēng)速遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于曲風(fēng)速。而當(dāng) k 3時(shí)，曲線接近正態(tài)曲線，風(fēng)如同信風(fēng)一樣持續(xù)且速

圖 3.2 單交叉點(diǎn)法的過程種群的多樣性，按照一定的變異概率，將個(gè)體編變異，從而產(chǎn)生新個(gè)體的操作過程。該操作是 G物遺傳過程中基因突變的模擬，能夠確保 GA 的交叉操作之間的相互配合，使得 GA 具備局部搜的全局搜索的能力。最常采用的是基本位變異算機(jī)的一位或多位基因進(jìn)行變異操作。對于普遍采基因值為 1，那么變異后其基因值會(huì)變?yōu)?0；同理。如下圖 3.3 所示。 1100 變異后 0111 0000 1100
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM715;TM74

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2583795