本文關(guān)鍵詞：考慮經(jīng)濟(jì)性與可靠性的微網(wǎng)容量配置策略研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,由于能源需求的不斷增長,大型電力系統(tǒng)的能源利用效率以及環(huán)保問題日益嚴(yán)重,微網(wǎng)作為一種可靠的、高質(zhì)量的小型配電網(wǎng)受到廣泛關(guān)注。隨著對微網(wǎng)研究的不斷加深,如何保證微網(wǎng)系統(tǒng)獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益成為微網(wǎng)項目實施的關(guān)鍵問題。與此同時,可再生能源波動性、間接性的特點(diǎn)也給微網(wǎng)的電能質(zhì)量、安全性和可靠性帶來很大影響。本文將從經(jīng)濟(jì)性與可靠性的角度研究微網(wǎng)運(yùn)行的優(yōu)化配置問題。首先本文介紹了微網(wǎng)的研究現(xiàn)狀,分析了微網(wǎng)的特點(diǎn)和結(jié)構(gòu),并闡述了微網(wǎng)帶來的益處以及面臨的挑戰(zhàn)。還通過研究微網(wǎng)能量管理系統(tǒng)和控制模式進(jìn)一步分析了微網(wǎng)的運(yùn)行原理。其次分析了各微源設(shè)備的原理和出力特性,從能量輸出角度,建立了風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、燃料電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)、柴油機(jī)以及蓄電池的數(shù)學(xué)模型。同時考慮了微源的燃料費(fèi)用、運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用以及氣體污染折算費(fèi)用等方面的經(jīng)濟(jì)成本。然后基于經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境污染等方面進(jìn)行優(yōu)化配置管理。一方面通過比較成本來考慮分布式電源以及存儲設(shè)備的容量和類型。另一方面根據(jù)NPV(一個經(jīng)濟(jì)指標(biāo))建立一個新的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),該函數(shù)充分考慮了各單元的初始成本、發(fā)電成本、環(huán)境成本、維護(hù)成本以及微電網(wǎng)運(yùn)行的約束條件。并根據(jù)本地實際情況設(shè)立算例,基于Matlab運(yùn)用改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),提出微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的方案,并驗證了有效性。最后通過蒙特卡羅算法模擬可再生能源的出力場景,通過改進(jìn)型遺傳算法得出滿足微網(wǎng)可靠性的配置方案。提出一個基于可靠性和經(jīng)濟(jì)性綜合優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),對不同權(quán)重的目標(biāo)進(jìn)行了計算分析。還通過得到的配置方案比較,分析了可靠性與可再生能源利用率、可再生能源能量占比之間的關(guān)系。為可再生能源的應(yīng)用研究提供基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：微網(wǎng) 分布式電源 經(jīng)濟(jì)優(yōu)化 可靠性 改進(jìn)型自適應(yīng)遺傳算法 NPV 蒙特卡羅算法
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM732
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 微網(wǎng)的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 微網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-15
• 第二章 微網(wǎng)的特性及優(yōu)化目標(biāo)15-25
• 2.1 微網(wǎng)的特點(diǎn)15-17
• 2.2 微網(wǎng)的總體結(jié)構(gòu)17-18
• 2.3 微網(wǎng)能量管理系統(tǒng)18-20
• 2.3.1 中央處理器（CC）19-20
• 2.3.2 微源控制器（MC）20
• 2.3.3 微網(wǎng)通信系統(tǒng)20
• 2.4 微網(wǎng)運(yùn)行方式與控制模式20-23
• 2.4.1 微網(wǎng)運(yùn)行方式20-21
• 2.4.2 微網(wǎng)控制模式21-23
• 2.5 微網(wǎng)的優(yōu)化目標(biāo)23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第三章 分布式電源數(shù)學(xué)模型25-36
• 3.1 風(fēng)機(jī)模型25-27
• 3.2 光伏電池模型27-28
• 3.3 燃料電池模型28-30
• 3.4 微型燃?xì)廨啓C(jī)模型30-31
• 3.5 柴油機(jī)模型31-32
• 3.6 蓄電池模型32-34
• 3.7 本章小結(jié)34-36
• 第四章 基于改進(jìn)型遺傳算法的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行36-54
• 4.1 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化目標(biāo)36-40
• 4.1.1 現(xiàn)金折算流法（NPV）37
• 4.1.2 目標(biāo)函數(shù)37-40
• 4.2 遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用40-45
• 4.2.1 遺傳算法簡介40-43
• 4.2.2 自適應(yīng)遺傳算法及其改進(jìn)43-45
• 4.3 算例分析45-52
• 4.3.1 實例數(shù)據(jù)45-47
• 4.3.2 經(jīng)濟(jì)優(yōu)化策略47-50
• 4.3.3 仿真分析50-52
• 4.4 總結(jié)52-54
• 第五章 基于蒙特卡羅算法的微網(wǎng)可靠性分析54-61
• 5.1 可靠性指標(biāo)54-55
• 5.2 蒙特卡羅算法評估方法55-56
• 5.3 改進(jìn)型遺傳算法求解流程56-57
• 5.4 微網(wǎng)可靠性分析57-60
• 5.4.1 可靠性與經(jīng)濟(jì)性分析57-59
• 5.4.2 可靠性與可再生能源關(guān)系分析59-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 全文總結(jié)61-62
• 6.2 研究展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研成果68

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10 歐陽

本文編號：303555