大力發(fā)展新能源發(fā)電在推動(dòng)我國(guó)能源生產(chǎn)及消費(fèi)革命中占有重要地位,無(wú)論是從經(jīng)濟(jì)社會(huì)走可持續(xù)發(fā)展之路還是改善我國(guó)能源結(jié)構(gòu)加固能源安全穩(wěn)定都具有重大意義。本文以高比例新能源發(fā)電子系統(tǒng)互聯(lián)的微電網(wǎng)為研究的對(duì)象。以包括運(yùn)行成本經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、可再生能源利用率指標(biāo)以及環(huán)保性指標(biāo)構(gòu)成的微電網(wǎng)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)綜合經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo),采用大系統(tǒng)理論對(duì)該微電網(wǎng)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)優(yōu)化及控制進(jìn)行研究。大系統(tǒng)理論的核心思想是將一個(gè)大規(guī)模系統(tǒng)進(jìn)行分解協(xié)調(diào)及分散控制,使其轉(zhuǎn)化為若干個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行求解。通過(guò)分解協(xié)調(diào)建立多層遞階控制結(jié)構(gòu),形成協(xié)調(diào)層、局部決策單元及調(diào)度層三層結(jié)構(gòu)。首先,對(duì)微電網(wǎng)大系統(tǒng)的協(xié)調(diào)層進(jìn)行構(gòu)建,建立微電網(wǎng)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的綜合經(jīng)濟(jì)性模型并以其為優(yōu)化目標(biāo)。同時(shí)建立微電網(wǎng)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的全局約束模型,通過(guò)引入拉格朗日乘子及全局約束條件建立該目標(biāo)函數(shù)的拉格朗日函數(shù)。協(xié)調(diào)層通過(guò)接收下層反饋信息,對(duì)拉格朗日乘子進(jìn)行更新,并將更新后的拉格朗日乘子發(fā)送給下層局部決策單元。由于傳統(tǒng)次梯度法更新過(guò)程中存在的振蕩現(xiàn)象,經(jīng)過(guò)多次研究對(duì)比本文采用的自適應(yīng)次梯度法配合集結(jié)投影次梯度法的交替使用對(duì)拉格朗日乘子的更新展現(xiàn)出良好的優(yōu)化效果。第二,對(duì)微電網(wǎng)大系... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 大系統(tǒng)理論研究現(xiàn)狀
        1.2.2 微電網(wǎng)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及意義
        1.3.1 論文的研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文的研究意義
2 大系統(tǒng)理論
    2.1 遞階控制理論
        2.1.1 拉格朗日松弛法
        2.1.2 拉格朗日對(duì)偶原理
        2.1.3 大系統(tǒng)的分解協(xié)調(diào)
    2.2 分散控制理論
    2.3 本章小結(jié)
3 微電網(wǎng)大系統(tǒng)協(xié)調(diào)層
    3.1 微電網(wǎng)協(xié)調(diào)層函數(shù)模型的建立
        3.1.1 微電網(wǎng)目標(biāo)函數(shù)的建立
        3.1.2 建立微電網(wǎng)對(duì)偶函數(shù)
    3.2 改進(jìn)的次梯度法在微電網(wǎng)中的應(yīng)用
        3.2.1 微電網(wǎng)自適應(yīng)次梯度法分析
        3.2.2 微電網(wǎng)的集結(jié)投影次梯度法分析
    3.3 仿真分析
    3.4 本章小結(jié)
4 微電網(wǎng)大系統(tǒng)局部決策單元
    4.1 微電網(wǎng)子系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)及約束條件
        4.1.1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)子目標(biāo)及約束條件
        4.1.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)子目標(biāo)及約束條件
        4.1.3 柴油發(fā)電機(jī)子目標(biāo)及約束條件
        4.1.4 光熱發(fā)電系統(tǒng)子目標(biāo)及其約束條件
    4.2 局部決策單元優(yōu)化算法分析
        4.2.1 基本粒子群算法
        4.2.2 改進(jìn)的量子粒子群算法
    4.3 算法測(cè)試
    4.4 本章小結(jié)
5 微電網(wǎng)大系統(tǒng)調(diào)度層
    5.1 模型預(yù)測(cè)控制
        5.1.1 模型預(yù)測(cè)控制的基本概念
        5.1.2 分散式模型預(yù)測(cè)控制
    5.2 微電網(wǎng)新能源子系統(tǒng)的模型預(yù)測(cè)控制
        5.2.1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制
        5.2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制
        5.2.3 光熱發(fā)電系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制
    5.3 柴油發(fā)電機(jī)模糊PID控制
    5.4 本章小結(jié)
6 仿真分析
    6.1 微電網(wǎng)各子系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定
    6.2 案例分析
    6.3 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]模型預(yù)測(cè)控制在風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 韓梅.華北電力大學(xué)(北京) 2017



本文編號(hào)：3281925