能源是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的根基,隨著社會(huì)的進(jìn)步、國(guó)家經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,我國(guó)的能源需求量呈穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì),然而化石能源正面臨著逐年枯竭的危機(jī),與此同時(shí)我國(guó)將可持續(xù)發(fā)展納入經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo),在追求經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)重視環(huán)境保護(hù),因此大力發(fā)展可再生能源、提高可再生能源利用率成為發(fā)展經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵。風(fēng)能作為我國(guó)儲(chǔ)量較多、分布較廣且成本較低的可再生能源得到了廣泛的應(yīng)用。我國(guó)不僅在全球風(fēng)電總裝機(jī)量占比中位居一位,同時(shí)也是全球風(fēng)電裝機(jī)容量增長(zhǎng)最迅速的國(guó)家。然而隨著風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模的逐漸增大,風(fēng)電在帶來優(yōu)勢(shì)的同時(shí)也使電力系統(tǒng)運(yùn)行面臨著全新的挑戰(zhàn),風(fēng)能作為不可控的自然資源,具有波動(dòng)性、隨機(jī)性、反調(diào)峰性等固有特性,電力系統(tǒng)調(diào)度操作可能因此作出棄風(fēng)的決定,造成了清潔能源的浪費(fèi)。因此建立新的更為準(zhǔn)確的含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,在維持電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、促進(jìn)可再生能源消納、提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性等方面具有重要意義。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)調(diào)度的基礎(chǔ),首先通過對(duì)影響風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的因素進(jìn)行分析后,確定風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的輸入數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,利用萬有引力搜索算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)。考慮... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 含風(fēng)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度現(xiàn)狀
        1.2.3 含風(fēng)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型求解
    1.3 本文的主要工作
第二章 風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測(cè)
    2.1 基于多參數(shù)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)
        2.1.1 參數(shù)介紹
        2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2 改進(jìn)萬有引力搜索對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
        2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 萬有引力搜索算法
        2.2.3 基于GSA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
    2.3 風(fēng)電功率的區(qū)間預(yù)測(cè)
        2.3.1 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的區(qū)間構(gòu)造
        2.3.2 非參數(shù)概率密度估計(jì)
        2.3.3 風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測(cè)
        2.3.4 風(fēng)電場(chǎng)短期功率區(qū)間預(yù)測(cè)模型建立
    2.4 算例分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 含大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型研究
    3.1 電力系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
    3.2 考慮綜合運(yùn)行成本的火電機(jī)組成本建模
    3.3 大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響
        3.3.1 風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)環(huán)保成本及發(fā)電成本的影響
        3.3.2 風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)備用容量設(shè)置的影響
        3.3.3 風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)調(diào)峰的影響
    3.4 綜合考慮風(fēng)電成本建模
        3.4.1 棄電懲罰成本建模
        3.4.2 棄風(fēng)懲罰成本系數(shù)確定
        3.4.3 風(fēng)電運(yùn)營(yíng)成本建模
        3.4.4 風(fēng)電總成本建模
    3.5 計(jì)及棄風(fēng)懲罰的電力系統(tǒng)綜合經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
        3.5.1 目標(biāo)函數(shù)
        3.5.2 約束條件
    3.6 本章小結(jié)
第四章 計(jì)及棄風(fēng)懲罰的電力系統(tǒng)綜合經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型求解
    4.1 改進(jìn)的粒子群算法
        4.1.1 粒子群算法的基本原理
        4.1.2 權(quán)重因子更新策略
        4.1.3 模擬退火思想改進(jìn)的粒子群算法
    4.2 算例分析
        4.2.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        4.2.2 電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果分析
        4.2.3 優(yōu)化算法分析結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]適應(yīng)大規(guī)模新能源并網(wǎng)的電力系統(tǒng)備用配置及優(yōu)化綜述[J]. 楊肖虎,羅劍波,郁琛,謝東亮,葛睿,馮長(zhǎng)有.  電力工程技術(shù). 2020(01)
[2]自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化BP的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型[J]. 王粟,邱春輝,曾亮.  華僑大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(01)
[3]基于APSO-GSA和相關(guān)向量機(jī)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J]. 田壁源,劉琪,張新燕,王昱潔,張怡帆,郭紅艷,常喜強(qiáng).  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020(02)
[4]動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重的粒子群算法優(yōu)化[J]. 吳靜,羅楊.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(12)
[5]新中國(guó)電力工業(yè)70年發(fā)展成就[J]. 白玫.  電器工業(yè). 2019(12)
[6]火電燃煤電廠環(huán)�，F(xiàn)狀及應(yīng)對(duì)措施[J]. 賈昌明.  節(jié)能. 2019(11)
[7]基于熵模型的粒子群優(yōu)化算法[J]. 孫騫,高嶺,劉濤,姚軍,王海.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(06)
[8]計(jì)及火電機(jī)組深度調(diào)峰成本的大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度[J]. 王淑云,婁素華,吳耀武,曹侃,周鯤鵬.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2020(01)
[9]大規(guī)模新能源接入弱同步支撐直流送端電網(wǎng)的運(yùn)行控制技術(shù)綜述[J]. 李冬梅.  河南科技. 2019(31)
[10]基于降噪時(shí)序深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法[J]. 曹有為,閆雙紅,劉海濤,郭力.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020(01)



本文編號(hào)：3038555