為應(yīng)對環(huán)境污染與能源枯竭問題,節(jié)能環(huán)保、集中、多元融合、分布式協(xié)同、高效配置的多能互補(bǔ)模式逐步成為多能源微網(wǎng)的發(fā)展方向。為提高多能源微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)多能源互補(bǔ)能力與極端場景下供能可靠性,提出一種基于源-荷-溫度場景深度聯(lián)合生成的多能源微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化配置方法。首先,考慮多能源微網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)備多樣性,分析多能源微網(wǎng)系統(tǒng)中常用設(shè)備的工作原理與運(yùn)行特性,建立光伏、熱電聯(lián)供機(jī)組、儲電系統(tǒng)、儲熱系統(tǒng)、電制冷機(jī)、電熱泵、吸收式制冷機(jī)及燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)學(xué)模型。其次,為深入挖掘不同氣象條件下源-荷耦合特性,提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性與供能可靠性,針對歷史氣象數(shù)據(jù)開展聚類分析,獲得典型氣象類型簇。同時,以與用能負(fù)荷相關(guān)性最高的溫度劃分極端氣象類型。然后,為準(zhǔn)確刻畫多能源系統(tǒng)內(nèi)各類能源間耦合特性,提升多能源間互補(bǔ)潛力,在獲得典型氣象簇與極端氣象數(shù)據(jù)后,以輻照、電負(fù)荷、溫度歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),針對典型場景與極端場景中每個氣象模塊,分別開展基于模塊化去噪變分自編碼器的輻照-電負(fù)荷-溫度場景深度聯(lián)合生成,并以溫度確定多能源系統(tǒng)內(nèi)冷熱負(fù)荷,以獲得準(zhǔn)確描述不同氣象類型下源-荷-溫度場景,并對數(shù)據(jù)樣本較少的極端用能場景進(jìn)行擴(kuò)充。其中,模塊化建�？墒股�... 

【文章來源】：東北電力大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１不同聚類數(shù)下的ＳＣ值??每個天氣樣本的ＳＣ為??

?東北電力大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文??氣象類型聚類效果最合適。??圖３－２為最優(yōu)聚類數(shù)下，各氣象類型的日樣本在２０１７年４月１日至２０１８年３月３１日??間分布情況。并且，圖３－２展示了一年中氣象數(shù)據(jù)的最優(yōu)聚類結(jié)果，主色調(diào)為紅色的日期??為供暖期期間，主色調(diào)為藍(lán)色的日期為非供暖期期間，并且每個顏色代表一個氣象類型。??由圖３－２可知，非供暖期時的氣象類型為４類，供暖期時的氣象類型為２類。??１?ＱＢ?Ｑ?ＱＥ３?Ｂ??２?＾?ＱＱ?：?０?供暖期間??３?０００?ＢｉＱ?ｍ?ｉＯｌｉｉｌｉ?ｓ??４１１１１１１１１１１１１１１１１１?１１１１１１１１１１??５１１１?１１１１１１１１?ｐ?１?１?１?１?１?１?ｕ?１１｜?１?１?１?ｔ?１?１??０?６?１＾１１?１１１１?ｐ?１１１１１??Ｗ７ｉＳｉ議ｉｉ麵ｉＳｉＥｉ?０?ｇ非供暖期??ｓ?Ｓ?．?ｉ．?＇Ｂ?ＯＱＯＱ??９?ｍｍ?ｑ?ｏｏｂｏ??！〇?１?〇□□□□?ＤＤＱＤＱＤＤＤＤＤＱＤＱＱＤＤＤＱＤＤａＤＱＤ??ＵＱＳ?ＱＱＱ?闕?ＱＱ?ｇ?ＥＵ?，ｍｍｍ??１２－?：?＾ｂｂ?■?：?：ｍ?：?ｔ夏期冋??１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０ＩＩ１２Ｉ３?１４?１５?１６?１７１８１９?２０?２１２２２３?２４?２５?２６２７?２８?２９?３０?３１??曰期??圖３－２供暖期間與非供暖期間的聚類結(jié)果??３．３源－荷？■溫度場景深度聯(lián)合生成方法??３Ｊ－Ｊ去噪變分自編碼器??去噪變分自編碼器（Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ?Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ?Ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ，?ＤＶＡＥ?）是變分自編碼器??（Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ?

第３章計及氣象因素的源－荷－溫度場景深度聯(lián)合生成與縮減??溫度，可以得到最終的典型氣象的源－荷－溫度聯(lián)合場景，其實現(xiàn)流程如圖３－３所示。??廣?ｘ??１?輸入稱合氣象特征集?—????－Ｔ??根據(jù)聚類結(jié)果獲取多組典??＾?ｐ?型氣象類型??根據(jù)氣象特征進(jìn)行聚類??ｐ???????ｉ???ｉ?將歷史輻照－電負(fù)荷－溫度數(shù)??０?據(jù)按氣象類型分組??是否為最佳聚類數(shù)二，??否＾?對各族輻照－電負(fù)荷－溫度數(shù)??廠———更新織?—：?據(jù)進(jìn)行ＭＤＶＡＥ建模??Ｉ?ｉ??實現(xiàn)典型氣象源－荷－溫度場￣??一｜按式（３－４）計算聚類雙７值＿?景集生成??＇?．．．．．．．—?——．．．．．—」?、?、?ｙ??圖３－３典型氣象的源－荷－溫度聯(lián)合場景生成流程圖??圖３－４中（ａ）和（ｂ）分別代表在供暖期與非供暖期時ＭＤＶＡＥ模型在不同迭代次數(shù)??下的訓(xùn)練損失值變化趨勢。由圖３－４可知，隨迭代次數(shù)增加，ＭＤＶＡＥ訓(xùn)練損失逐漸下降，??當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到５００次時，損失值基本趨于穩(wěn)定。??３４０１?＾???■￣￣?＾???－［?３４０?｜?＾?■?，■￣￣．．．．．．．．．．．．??＇一＂訓(xùn)練損失?一訓(xùn)練損失??３３０?????３３０??；???３２０?３２０??□ｇ－３１０?Ｄｇ－３１０??＝３００?，?塗３００??＾?＾?＼??２９０?＼?２９０?＼??２８０?Ｖ．?２８０?？八〇？，人人ｕ一?人??２７０１?＇?１?１?ｉ??２７０??＇?１?１?１???０?１００

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置研究[D]. 許肖楠.華北電力大學(xué)(北京) 2017



本文編號：3255880