發(fā)布時(shí)間：2017-06-23 00:03

  本文關(guān)鍵詞：計(jì)及不確定因素的多目標(biāo)分布式電源優(yōu)化配置研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：分布式電源(distributed generation, DG)具有靈活、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保的特點(diǎn),若配置得當(dāng)可以有效減少配電網(wǎng)網(wǎng)損,提高電能質(zhì)量。發(fā)展分布式電源已成為當(dāng)前解決能源利用與環(huán)境保護(hù)矛盾的重要舉措之一。然而,隨著大規(guī)模電動(dòng)汽車(plug-in electric vehicle, PEV)和風(fēng)光等可再生能源發(fā)電的并網(wǎng),PEV充電功率和風(fēng)光等可再生能源DG出力的隨機(jī)特性勢(shì)必給配電系統(tǒng)的安全運(yùn)行帶來潛在的威脅。因此,有必要在考慮上述不確定性影響的基礎(chǔ)上,對(duì)配電網(wǎng)內(nèi)的多類型DG進(jìn)行優(yōu)化配置,以適應(yīng)未來主動(dòng)配電網(wǎng)的發(fā)展。首先,闡述了可再生能源DG和電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)后對(duì)配電網(wǎng)的電壓分布、有功損耗、供電可靠性和運(yùn)行規(guī)劃等方面的影響,并根據(jù)風(fēng)光可再生能源DG和PEV充電行為的隨機(jī)特性,建立了風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電輸出功率和PEV充電功率的概率模型,以使規(guī)劃結(jié)果更加符合實(shí)際情況。然后,在闡述機(jī)會(huì)約束規(guī)劃(chance constrained programming, CCP)的基本理念及特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,建立了基于CCP框架的多目標(biāo)DG優(yōu)化配置模型,該模型考慮了風(fēng)電、光伏、微型燃?xì)廨啓C(jī)3種類型DG的選址和定容,以環(huán)境效益、DG總費(fèi)用和有功損耗最優(yōu)為目標(biāo),并采用機(jī)會(huì)約束的形式對(duì)電壓幅值和線路傳輸容量進(jìn)行約束。在DG優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型中,各個(gè)子目標(biāo)通過加權(quán)的方式形成綜合目標(biāo)函數(shù),子目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)采用一種多目標(biāo)綜合評(píng)估方法——層次分析法進(jìn)行計(jì)算。其次,文章提出一種能夠處理隨機(jī)變量不確定性的拉丁超立方采樣蒙特卡洛模擬嵌入改進(jìn)縱橫交叉算法(modified crisscross optimization algorithm- correlation Latin hypercube sampling Monte Carlo simulation, MCSO-CLMCS)的DG優(yōu)化配置求解方法。該方法根據(jù)可再生能源DG出力和PEV充電功率的概率模型,利用基于CLMCS的概率潮流計(jì)算方法計(jì)算配電系統(tǒng)的概率潮流,并根據(jù)概率潮流結(jié)果檢驗(yàn)約束條件及計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值,再由帶自適應(yīng)變異機(jī)制的改進(jìn)縱橫交叉MCSO算法進(jìn)行全局尋優(yōu)得到最優(yōu)配置方案。最后,以IEEE 33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和美國(guó)PGE69節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)兩個(gè)典型的配電系統(tǒng)對(duì)所提模型和方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,文中所提模型和方法能夠得到合理的分布式電源優(yōu)化配置方案,可以有效提高配電系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。此外,文章所提出的MCSO-CLMCS算法具有收斂精度高,運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn),適合于求解復(fù)雜的多目標(biāo)DG優(yōu)化配置問題。
【關(guān)鍵詞】：分布式電源 電動(dòng)汽車 不確定性 多目標(biāo)規(guī)劃 蒙特卡洛模擬 縱橫交叉算法
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM727
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 研究背景及意義14-18
• 1.1.1 分布式能源發(fā)電的發(fā)展概述14-16
• 1.1.2 新能源電動(dòng)汽車的發(fā)展概述16-17
• 1.1.3 課題研究的意義17-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述18-21
• 1.2.1 分布式電源優(yōu)化配置模型的研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.2 分布式電源優(yōu)化配置模型求解算法的研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3 論文的主要工作21-23
• 第二章 可再生能源發(fā)電與電動(dòng)汽車充電功率不確定性概率建模23-33
• 2.1 引言23
• 2.2 可再生能源DG和電動(dòng)汽車不確定性對(duì)配電網(wǎng)的影響23-26
• 2.2.1 對(duì)配電網(wǎng)電壓的影響24
• 2.2.2 對(duì)配電網(wǎng)有功損耗的影響24-25
• 2.2.3 對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃的影響25-26
• 2.2.4 對(duì)配電網(wǎng)可靠性的影響26
• 2.3 可再生能源DG輸出功率不確定性建模26-28
• 2.3.1 風(fēng)力發(fā)電的概率模型27-28
• 2.3.2 光伏發(fā)電的概率模型28
• 2.4 電動(dòng)汽車充電功率不確定性建模28-32
• 2.4.1 充電功率影響因素分析29
• 2.4.2 電動(dòng)汽車電池充電特性29-30
• 2.4.3 電動(dòng)汽車車主行駛特性概率分布30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的分布式電源優(yōu)化配置模型33-41
• 3.1 引言33
• 3.2 分布式電源配置的概念及特點(diǎn)33-34
• 3.2.1 分布式電源配置的概念33
• 3.2.2 分布式電源配置的特點(diǎn)33-34
• 3.3 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃法34-36
• 3.3.1 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃法的基本理念34-35
• 3.3.2 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃法的數(shù)學(xué)模型35-36
• 3.4 基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃法的DG優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型36-40
• 3.4.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)36-37
• 3.4.2 權(quán)重系數(shù)計(jì)算方法37-39
• 3.4.3 約束條件39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于改進(jìn)縱橫交叉-拉丁超立方采樣蒙特卡洛模擬的求解方法41-55
• 4.1 引言41
• 4.2 CLMCS概率潮流計(jì)算方法41-47
• 4.2.1 常見的概率潮流計(jì)算方法及其不足41-43
• 4.2.2 計(jì)及隨機(jī)變量相關(guān)性的CLMCS概率潮流計(jì)算方法43-47
• 4.3 改進(jìn)縱橫交叉算法MCSO47-51
• 4.3.1 標(biāo)準(zhǔn)CSO算法的基本原理48-50
• 4.3.2 標(biāo)準(zhǔn)CSO算法的不足50
• 4.3.3 改進(jìn)的MCSO算法50-51
• 4.4 MCSO-CLMCS算法及其在求解DG優(yōu)化配置模型的應(yīng)用51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 第五章 算例分析55-74
• 5.1 引言55
• 5.2 算例一：IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)55-62
• 5.2.1 算例概況55-57
• 5.2.2 仿真參數(shù)設(shè)置57-58
• 5.2.3 仿真結(jié)果及分析58-62
• 5.3 算例二：美國(guó)PG&E 69節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)62-67
• 5.3.1 算例概況62-63
• 5.3.2 仿真結(jié)果及分析63-67
• 5.4 可再生能源DG出力和PEV充電功率不確定性影響分析67-72
• 5.4.1 可再生能源DG出力不確定性影響分析67-71
• 5.4.2 PEV充電功率不確定性影響分析71-72
• 5.5 本章小結(jié)72-74
• 結(jié)論和展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-83
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文83-84
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研工作84-86
• 致謝86

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：473415