微電網(wǎng)為各種分布式可再生能源的高效接入、不同負(fù)荷多種能源形式的高可靠供給、主動式配電網(wǎng)的高效實(shí)現(xiàn)提供了一種有效的解決方案,將是未來智能電網(wǎng)的重要組成部分。近年來,微電網(wǎng)系統(tǒng)并離網(wǎng)優(yōu)化控制和黑啟動優(yōu)化設(shè)計難題受到了學(xué)術(shù)界和工程應(yīng)用界的廣泛關(guān)注。進(jìn)化計算為上述難題的解決提供了一種有效的研究思路。差分進(jìn)化(Differential Evolution,DE)算法作為一種新穎的進(jìn)化算法,在各類工程優(yōu)化設(shè)計中得到了較為成功的應(yīng)用,但在微電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化與控制中的應(yīng)用還鮮有報道。因此,本文基于DE算法對微電網(wǎng)并離網(wǎng)優(yōu)化控制和黑啟動優(yōu)化難題進(jìn)行深入研究。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對多變量魯棒PID控制器中多控制參數(shù)優(yōu)化整定難題,首先將其轉(zhuǎn)化為以H_2/H_∞魯棒性能指標(biāo)最小的約束優(yōu)化問題,然后提出了一種基于約束極值優(yōu)化與DE的混合優(yōu)化算法(簡稱CEO-DE)。通過對兩種典型多變量控制系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了CEO-DE算法相比IGA、2LB-MOPSO等公開報道算法具有更佳的控制性能;(2)針對微電網(wǎng)離網(wǎng)運(yùn)行模式下分布式逆變電源電壓/頻率優(yōu)化控制難題,以系統(tǒng)輸出電壓偏差絕對值與時間乘積的積分(ITAE)和電壓總諧波畸變值(THD)的加權(quán)和作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),提出了一種基于DE的分布式電源下垂控制優(yōu)化方法,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了DE算法相比遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法具有更小的電壓THD值和更小的頻率波動;針對微電網(wǎng)并網(wǎng)模式下P-Q優(yōu)化控制難題,以系統(tǒng)輸出有功功率ITAE值與無功功率ITAE值的加權(quán)和作為目標(biāo)函數(shù),提出了一種基于DE的分布式電源P-Q優(yōu)化控制方法,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法具有更平緩的功率波動。(3)針對微電網(wǎng)并離網(wǎng)切換過程中PI參數(shù)優(yōu)化設(shè)計難題,以系統(tǒng)輸出頻率的ITAE和電壓THD加權(quán)和作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),提出了一種基于DE的微電網(wǎng)并離網(wǎng)切換控制優(yōu)化方法。建立微電網(wǎng)簡易系統(tǒng)仿真模型,并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在微電網(wǎng)并離網(wǎng)切換過程中,DE算法相比遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法,具有更小的電壓THD值和更小的頻率波動,且各分布式電源輸出功率沒有發(fā)生突變,有效降低了暫態(tài)電壓沖擊。(4)針對微電網(wǎng)黑啟動中分布式電源(DG)恢復(fù)和負(fù)荷恢復(fù)優(yōu)化難題,首先建立了以啟動DG發(fā)電量最大和DG附近負(fù)荷重要度最大為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型,提出了基于多目標(biāo)群體極值優(yōu)化(Multi-Objective Population Extremal Optimization,MOPEO)算法對模型進(jìn)行優(yōu)化得到DG恢復(fù)方案;其次,建立以負(fù)荷有功功率最大為目標(biāo)的單目標(biāo)優(yōu)化模型,提出了基于二進(jìn)制差分進(jìn)化(BinaryDifferential Evolution,BDE)算法對模型進(jìn)行優(yōu)化得到負(fù)荷恢復(fù)方案。通過30節(jié)點(diǎn)微電網(wǎng)的算例分析,驗(yàn)證了所提優(yōu)化方法的可行性。
【學(xué)位單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM73;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2820435