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基于空調負荷建模的源-荷協(xié)同備用優(yōu)化配置研究

發(fā)布時間:2021-07-21 05:33
  為應對日益凸顯的能源危機和環(huán)境污染問題,許多國家都在積極開發(fā)利用風能、太陽能等可再生能源,其接入電力系統(tǒng)的比例也越來越高,而傳統(tǒng)火電比例則不斷下降。由于可再生能源的隨機性和間歇性,系統(tǒng)需要配置更多的備用以滿足供電可靠性要求。若這些備用均由發(fā)電側提供,則會降低發(fā)電效率和環(huán)境效益。為緩解發(fā)電側提供備用的壓力,負荷側提供備用問題備受關注?照{負荷在電力系統(tǒng)中占比高,且具有熱儲能特性,可為系統(tǒng)提供備用服務。隨著智能電網的發(fā)展,更先進的量測、傳感技術以及雙向通信技術為可控負荷參與電力系統(tǒng)輔助服務提供了技術支撐。在政策支持下,國內外已開發(fā)需求側響應的示范工程項目?照{負荷參與電力系統(tǒng)備用服務具有現(xiàn)實可行性。本文基于空調負荷建模對其為電力系統(tǒng)提供備用服務進行了研究。首先,在分析影響空調運行特性的主要因素基礎上,建立了空調負荷的一階空間熱模型,并進行模型參數(shù)動態(tài)辨識;然后,在單臺空調模型基礎上,基于耦合?似绽士朔匠蹋–oupled Fokker-Planck Equations,CFPEs)建立了空調負荷的聚合模型;進一步在聚合模型基礎上,建立考慮空調鎖定時間的源-荷協(xié)同的備用配置模型并基于Bend... 

【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:141 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

基于空調負荷建模的源-荷協(xié)同備用優(yōu)化配置研究


圖I-1福建電網最大空調負荷比例l

粒子,參數(shù)辨識,時間窗口,狀態(tài)


i=\?…Ns'??對于第/個粒子,如果抽樣值滿足/=1..的粒子為足.=<?;??)重采樣后的各個粒子權重為1/M。??奸1時刻,返回步驟(2)。??變窗口粒子濾波的參數(shù)辨識??用標準粒子濾波對空間熱模型進行參數(shù)辨識,辨識取敏感從而導致辨識結果不準確,為解決這一問題,型進行參數(shù)辨識。WVPF主要對標準粒子濾波的粒階段進行改進。??濾波預測階段的改進??

時間窗口,量測,隸屬度函數(shù),公式


m?/?A7;_Vit_,。??假設條件帶來誤差大小以及預測時間窗口內的量測變化情況的隸屬??度函數(shù)如圖2-2所示。??1麵匪??^maxAt?3600?0?0.1?13?=0.3?0.5?0.9?1??時間(s)?么?Tk:k+h—l/?厶Tl—lyk-l??(a)假設引起的誤差大小?(b)變化情況??圖2-2隸屬度函數(shù)??圖2-2(a)中的/?,〇x可以通過公式(2-17>i十算得出,歷史量測時間窗口??長度可以設定為/P=/ma,。??(2)建立模糊規(guī)劃模型。??根據最大隸屬度原則,要讓預測時間窗口內的量測有“明顯變化”??并且假設條件帶來的誤差也要“比較小”,需要滿足??O?(2-19)??\J^Tk-lp..k-\?—?&Tk:k+lt-\??模糊規(guī)劃的目標是讓預測窗口々最小,需要注意的是,為使得狀態(tài)??可觀,預測窗口的最小值應為=4,通過如下的模糊規(guī)劃可以求??得預測窗口。??min?lk?(2-20a)??娜?(2-2〇b)??(2-20c)??22??

【參考文獻】:
期刊論文
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[4]溫控負荷群Fokker-Planck方程聚合模型的數(shù)值拉普拉斯反變換求解方法[J]. 劉萌,梁雯,張曄,程定一,高文龍,韓延峰,井雨剛.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2017(23)
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博士論文
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[3]空調負荷主動參與電力系統(tǒng)有功調度與控制研究[D]. 劉萌.山東大學 2015
[4]電力系統(tǒng)暫態(tài)頻率穩(wěn)定評估與控制研究[D]. 李常剛.山東大學 2012
[5]粒子濾波算法及其應用研究[D]. 梁軍.哈爾濱工業(yè)大學 2009

碩士論文
[1]考慮網絡約束的源—荷備用優(yōu)化配置模型與方法[D]. 王凱.山東大學 2016
[2]暖通空調系統(tǒng)節(jié)能與節(jié)支優(yōu)化策略研究[D]. 聶清珍.山東大學 2010



本文編號:3294417

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