本文關(guān)鍵詞：基于柔性負荷的智能配電網(wǎng)負荷調(diào)度研究

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【摘要】：隨著我國可再生能源發(fā)電的發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡情況的日益突出,電力有功平衡問題越來越嚴重。霧霾問題和化石能源短缺使得依靠傳統(tǒng)的常規(guī)機組提供電力平衡資源的做法不再具有很高的經(jīng)濟效益和社會效益。電池技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使得向需求側(cè)挖掘提供電網(wǎng)所需輔助服務(wù)的潛力成為可能,電動汽車充電負荷和智能空調(diào)負荷作為利用上述技術(shù)的代表越來越受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。根據(jù)使用的規(guī)律性,電動汽車和空調(diào)負荷的無序自由使用將造成該類負荷在電網(wǎng)負荷高峰期大規(guī)模集中接入地區(qū)配電網(wǎng),必然加大電網(wǎng)的峰谷差和調(diào)頻調(diào)峰壓力,再加上電動汽車開始充電和空調(diào)負荷開啟時間上比較接近,風(fēng)力發(fā)電又具有反調(diào)峰特性,電力不平衡將更加嚴重。為此,需在保證用戶舒適度的情況下,對電動汽車充電負荷和空調(diào)用電負荷進行有序的調(diào)度,盡可能的消除自身和風(fēng)力發(fā)電造成的系統(tǒng)功率不平衡。本文的具體工作如下：首先,針對電動汽車充電負荷和智能空調(diào)制冷負荷,分析了單個負荷的工作原理、負荷特性。然后根據(jù)負荷的自由使用規(guī)律,使用蒙特卡洛隨機抽樣建立了兩類負荷大規(guī)模并入電網(wǎng)后的聚合功率統(tǒng)計模型,以某地區(qū)的常規(guī)負荷作為參照,分析了兩類負荷對總負荷的影響程度。其次,提出了柔性負荷與可再生能源調(diào)度模型。對柔性負荷進行了定義,并分析了可再生能源的波動性,使用奇異值分解(SVD)將可再生能源發(fā)電按照波動大小分為兩類,將波動較大的一部分分配給多個柔性負荷作為消納任務(wù),根據(jù)約束條件以最小化對任務(wù)跟蹤誤差建立了負荷調(diào)度模型；介紹了粒子群算法,對粒子群迭代公式中的各個參數(shù)進行了分析,并針對基本算法易于陷入局部最優(yōu)問題進行改進；以某地區(qū)電網(wǎng)為例設(shè)置了仿真算例,利用改進粒子群算法對上述模型進行了求解,得出了各個柔性負荷在各時刻的最優(yōu)用電方案。最后,提出了以電動汽車作為控制對象的單個柔性負荷按照用電計劃有序充電調(diào)度模型。模型以對用電計劃的跟蹤誤差最小為目標,采用基于CPLEX算法在MATLAB的YALMIP工具箱平臺對模型進行求解。通過對結(jié)果進行分析,可知在滿足用戶使用的前提下,該有序使用方案能夠較好的完成用電計劃,從而間接的對可再生能源的波動性進行了平抑。
【關(guān)鍵詞】：電動汽車 智能空調(diào) 直接負荷控制 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73
【目錄】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題研究背景及意義12-14
• 1.2 產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策及當前研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 新能源汽車政策14-15
• 1.2.2 電動汽車與可再生能源協(xié)同調(diào)度研究現(xiàn)狀15
• 1.2.3 智能家居負荷參與需求側(cè)響應(yīng)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容16-18
• 第2章 可調(diào)度負荷特性18-35
• 2.1 引言18
• 2.2 單個負荷負荷特性18-24
• 2.2.1 單臺電動汽車負荷特性18-21
• 2.2.2 單臺空調(diào)負荷特性21-24
• 2.3 蒙特卡洛方法簡介24-26
• 2.4 聚合負荷特性26-30
• 2.4.1 電動汽車群負荷特性26-27
• 2.4.2 空調(diào)負荷聚合特性27-30
• 2.5 仿真實例30-33
• 2.6 本章小結(jié)33-35
• 第3章 可調(diào)度負荷參與電網(wǎng)調(diào)頻協(xié)同控制策略35-41
• 3.1 引言35
• 3.2 柔性負荷定義35-36
• 3.3 電力系統(tǒng)頻率調(diào)整36-38
• 3.3.1 電力系統(tǒng)調(diào)頻分類及調(diào)頻現(xiàn)狀36-37
• 3.3.2 可再生能源的波動分析37-38
• 3.4 柔性負荷直接負荷控制參與主體38-39
• 3.5 分層調(diào)度體系結(jié)構(gòu)39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第4章 目標負荷曲線生成41-50
• 4.1 引言41
• 4.2 奇異值分解的基本理論41-44
• 4.2.1 奇異值分解理論的數(shù)學(xué)原理41-42
• 4.2.2 Hankel矩陣的構(gòu)造42-43
• 4.2.3 截斷型矩陣的構(gòu)造43-44
• 4.3 利用奇異值分解對可再生能源出力進行分離44-49
• 4.3.1 采用Hankel矩陣44-48
• 4.3.2 采用截斷型矩陣48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于柔性負荷的負荷調(diào)度控制策略50-62
• 5.1 引言50
• 5.2 數(shù)學(xué)模型50-51
• 5.3 粒子群算法簡介及改進措施51-56
• 5.3.1 粒子群算法簡介51-53
• 5.3.2 粒子群優(yōu)化算法的改進53-56
• 5.4 仿真分析56-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 第6章 按計劃用電的電動汽車群有序充電控制策略62-69
• 6.1 引言62
• 6.2 負荷充電控制模型62-65
• 6.2.1 目標函數(shù)及約束條件62-64
• 6.2.2 求解流程圖64-65
• 6.3 CPLEX及YALMIP工具箱介紹65
• 6.4 算例設(shè)計65-68
• 6.5 本章小結(jié)68-69
• 第7章 結(jié)論與展望69-71
• 參考文獻71-75
• 致謝75-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文76-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研工作77-78
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表78

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