本文關(guān)鍵詞：基于協(xié)同進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的核心是合理的分配負(fù)荷以實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu),傳統(tǒng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題由于不涉及風(fēng)能、太陽(yáng)能等輸出功率不穩(wěn)定的新能源,輸出功率變化較為平緩,對(duì)電網(wǎng)調(diào)度影響較小。在風(fēng)電大規(guī)模發(fā)展的今天,風(fēng)能的不確定性及波動(dòng)性使得含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題變得更加復(fù)雜。本文針對(duì)含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,主要進(jìn)行了以下工作:首先,研究了大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)給電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度帶來的影響,根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)的接入給電力系統(tǒng)帶來的凈經(jīng)濟(jì)價(jià)值的定義,分析了系統(tǒng)在不同風(fēng)電場(chǎng)配置、不同風(fēng)電預(yù)測(cè)功率、不同風(fēng)電滲透率的情況下,風(fēng)電的凈經(jīng)濟(jì)價(jià)值的變化,由此來研究風(fēng)電場(chǎng)的接入給電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度帶來的影響,對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本的影響。其次,分析了傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型,采用基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的時(shí)間序列法對(duì)風(fēng)電輸出功率進(jìn)行預(yù)測(cè),提高了風(fēng)電輸出的預(yù)測(cè)精度,在此基礎(chǔ)上建立了含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型,在模型中考慮了環(huán)境因素及因風(fēng)電場(chǎng)加入而引起的額外的旋轉(zhuǎn)備用費(fèi)用,并對(duì)模型進(jìn)行了評(píng)價(jià)。再次,對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)算法(Multi-Objective Co-Evolutionary Algorithm,MOCEA)進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了三個(gè)協(xié)同算子和一個(gè)Pareto交叉算子,同時(shí)還引入了擁擠距離來減少外部集的大小,給出算法運(yùn)行流程,并選用三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試函數(shù)來測(cè)試本章算法的性能,測(cè)試函數(shù)包含了常見的多目標(biāo)優(yōu)化問題特性,仿真結(jié)果與非劣遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證其可行性。最后,運(yùn)用改進(jìn)后的協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型進(jìn)行優(yōu)化。首先采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對(duì)含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化,分析單目標(biāo)優(yōu)化的局限性。隨后采用改進(jìn)后的MOCEA算法求解多目標(biāo)優(yōu)化模型,模型中兼顧了環(huán)境與經(jīng)濟(jì)兩種因素,考慮了風(fēng)電場(chǎng)輸出功率波動(dòng)帶來的系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用負(fù)荷費(fèi)用的增加,設(shè)計(jì)算法參數(shù)及步驟,將仿真結(jié)果與NSGA-II優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證所提出模型與算法的可行性,并對(duì)比無風(fēng)場(chǎng)并網(wǎng)系統(tǒng),驗(yàn)證風(fēng)電的價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)優(yōu)化 協(xié)同進(jìn)化 風(fēng)電場(chǎng) 電力系統(tǒng) 經(jīng)濟(jì)調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：上海電機(jī)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM614;TM73
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題的研究背景12-15
• 1.1.1 風(fēng)能的形成12-13
• 1.1.2 風(fēng)力發(fā)電技術(shù)13-14
• 1.1.3 風(fēng)力發(fā)電國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.2 課題的研究意義15-16
• 1.3 電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題研究現(xiàn)狀分析16-17
• 1.4 本文的主要研究工作17-18
• 1.5 本章小結(jié)18-20
• 第二章 風(fēng)電場(chǎng)接入對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響研究20-28
• 2.1 引言20
• 2.2 電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題描述20-21
• 2.3 風(fēng)電的價(jià)值21
• 2.4 風(fēng)電場(chǎng)接入對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響21-27
• 2.4.1 風(fēng)電場(chǎng)接入對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)影響22-24
• 2.4.2 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度對(duì)經(jīng)濟(jì)性的影響24-25
• 2.4.3 風(fēng)電場(chǎng)配置對(duì)經(jīng)濟(jì)性的影響25-26
• 2.4.4 風(fēng)電滲透率對(duì)經(jīng)濟(jì)性的影響26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度建模分析與研究28-41
• 3.1 引言28
• 3.2 風(fēng)電場(chǎng)短期功率預(yù)測(cè)28-36
• 3.2.1 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾念A(yù)測(cè)方法28-30
• 3.2.2 基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾念A(yù)測(cè)方法30-31
• 3.2.3 某風(fēng)電場(chǎng)輸出功率預(yù)測(cè)實(shí)例31-36
• 3.3 傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型36-37
• 3.3.1 目標(biāo)函數(shù)36
• 3.3.2 約束條件36-37
• 3.3.3 模型評(píng)價(jià)37
• 3.4 含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型37-40
• 3.4.1 目標(biāo)函數(shù)37-38
• 3.4.2 約束條件38-39
• 3.4.3 模型評(píng)價(jià)39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 改進(jìn)的協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法41-54
• 4.1 引言41
• 4.2 協(xié)同進(jìn)化的生物學(xué)基礎(chǔ)41
• 4.3 協(xié)同進(jìn)化算法的分類41-44
• 4.3.1 基于種間競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的協(xié)同進(jìn)化算法41-43
• 4.3.2 基于共生機(jī)制的協(xié)同進(jìn)化算法43-44
• 4.3.3 基于捕食-獵物機(jī)制的協(xié)同進(jìn)化算法44
• 4.4 多目標(biāo)優(yōu)化問題描述44-45
• 4.5 改進(jìn)的協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法45-53
• 4.5.1 適應(yīng)度定義與選擇機(jī)制46
• 4.5.2 協(xié)同進(jìn)化算子設(shè)計(jì)46-47
• 4.5.3 算法流程47-49
• 4.5.4 函數(shù)測(cè)試比較研究49-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 第五章 基于MOCEA的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度54-65
• 5.1 引言54
• 5.2 數(shù)學(xué)模型54-56
• 5.2.1 目標(biāo)函數(shù)54-56
• 5.2.2 約束條件56
• 5.3 算例分析56-64
• 5.3.1 PSO算法求解單目標(biāo)優(yōu)化模型57-58
• 5.3.2 單目標(biāo)優(yōu)化仿真結(jié)果分析58-60
• 5.3.3 改進(jìn)的MOCEA求解多目標(biāo)優(yōu)化模型60-61
• 5.3.4 多目標(biāo)優(yōu)化仿真結(jié)果分析。61-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-68
• 6.1 總結(jié)65-66
• 6.2 展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：380975