發(fā)布時間：2021-04-17 15:54

　　近年來,含風(fēng)能、太陽能等新能源發(fā)電的微電網(wǎng)在當(dāng)前配電網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用已顯著增加,以滿足不斷增長的電力需求并實現(xiàn)減少溫室氣體排放的目標(biāo)。然而,這些可再生能源的發(fā)電功率取決于天氣條件并且有時間限制,導(dǎo)致其發(fā)電量是動態(tài)可變的。由于可再生能源發(fā)電功率的間歇性和波動性,為了保證系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性,電池儲能系統(tǒng)已經(jīng)成為微電網(wǎng)不可分割的一部分。另一方面,確定電池的最佳容量可以有效降低微電網(wǎng)系統(tǒng)的運營成本。因此,良好的能源管理策略和系統(tǒng)中儲能電池最佳容量的設(shè)置是微電網(wǎng)運營中必不可少的要求,以確保對可再生資源的高效利用并降低系統(tǒng)的運營成本。由此,首先本文分析了微電網(wǎng)內(nèi)部常見的分布式電源數(shù)學(xué)模型,并探討了儲能系統(tǒng)的運行方式,在此基礎(chǔ)上建立了微電網(wǎng)并模式下的微電網(wǎng)經(jīng)濟優(yōu)化運行目標(biāo)。針對微電網(wǎng)優(yōu)化運行約束條件和目標(biāo)函數(shù),分析了基于鯨魚優(yōu)化算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略�？紤]微電網(wǎng)優(yōu)化模型的特點,本文提出了基于電池容量尋優(yōu)以及電池充放電控制策略的鯨魚優(yōu)化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）,并基于該算法對微網(wǎng)并網(wǎng)模型下的綜合經(jīng)濟效益模型進行了求解。本文將所提出的算法運用于不同的場景,并將... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

典型的微電網(wǎng)系統(tǒng)

第3章微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型及優(yōu)化策略-21-存在一種特殊的狩獵行為，這種覓食方式被稱為“泡泡網(wǎng)覓食法”，并且這種獨特的捕食方式只能在座頭鯨身上觀察到。據(jù)觀察，這種覓食是通過沿圓形成獨特的氣泡來完成或“9”形路徑，如圖3-1所示。在2011年之前，這一行為僅僅是基于海面觀測的。然而，有研究者利用標(biāo)簽傳感器研究了這種行為。他們捕獲了9頭座頭鯨身上300個由標(biāo)簽得到的氣泡網(wǎng)進食事件[68]。他們發(fā)現(xiàn)了兩種與氣泡有關(guān)的策略，并將它們命名為上升螺旋和雙螺旋。在前一種策略中，座頭鯨會潛到水下12米左右，然后開始在獵物周圍制造一個螺旋形的泡泡，并游向水面；后一種策略包括三個不同的階段：珊瑚循環(huán)，用尾葉拍打水面以及捕獲循環(huán)。這里不展開詳細(xì)描述。鯨魚優(yōu)化算法就是基于螺旋氣泡網(wǎng)進給機制這一生物學(xué)原理進行了數(shù)學(xué)建模，以達(dá)到不斷優(yōu)化的目的。圖3-1座頭鯨的泡泡網(wǎng)進食行為（1）包圍獵物座頭鯨可以識別獵物的位置并將其包圍。由于在搜索空間中最佳位置在先驗空間中是未知的，鯨魚優(yōu)化算法假定當(dāng)前最佳候選解是目標(biāo)獵物或接近最佳。定義最佳搜索代理后，當(dāng)前搜索代理將據(jù)此更新他們的位置以接近最佳搜索代理，每個搜索代理都代表一個鯨魚的位置。此行為可由以下等式表示：DCX*tXt（）（）(3-26)Xt1X*tAD(3-27)其中表示當(dāng)前迭代代數(shù)，A和C是系數(shù)向量，X*是目前得到的最佳解的位置向量，是最佳解的位置向量，||是絕對值，·是逐元素相乘。需要說明的是，在迭代完t

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-22-成之前應(yīng)該在每次迭代中都更新X*。A和C的計算方式如下：1A2ara(3-28)2C2r(3-29)在整個迭代過程中a由2線性降到0；1r和2r是[0，1]中的隨機向量。圖3-2(a)表明了在二維搜索空間中等式(3-27)的原理，搜索代理的位置(X,Y)可以根據(jù)當(dāng)前記錄的最佳位置(X*,Y*)進行更新，圍繞在最佳位置的不同位置可以通過調(diào)整向量A和C的值進行實現(xiàn)，圖3-3(b)描繪了在三維搜索空間中搜索代理更新后可能的下一個位置。通過改變隨機向量1r和2r的值可以到達(dá)圖所示搜索空間中關(guān)鍵點以及關(guān)鍵點之間的任意位置。由此，公式(3-27)允許任何搜索代理子在當(dāng)前最佳位置附近更新位置并模擬包圍獵物，相似的該原理可以擴展到n維搜索空間，搜索代理將以超立方體的形式在當(dāng)前最佳位置附近移動。(a)2維搜索空間(b)3維搜索空間圖3-22維和3維搜索空間下位置向量及其可能的下一個位置（2）氣泡網(wǎng)攻擊方式為了更好地對座頭鯨的氣泡網(wǎng)行為進行數(shù)學(xué)建模，共設(shè)計了兩種方法：收縮包圍機制和螺旋更新位置。a)收縮包圍機制：通過降低公式(3-28)中a的值實現(xiàn)，需要說明的是A的波動范圍也通過a降低，即A是一個在區(qū)間[-a,a]的隨機值，a的值在整個迭代過程中從2降為0。將A的值隨機地設(shè)置為[-1,1]之間，搜索代理的新位置可以定義為代理原始位

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3143727