本文關(guān)鍵詞：微電源與用電負(fù)荷優(yōu)化配置的研究

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【摘要】：在未與大電網(wǎng)相連的偏遠(yuǎn)地區(qū)和海島上,往往將微電源與用電負(fù)荷構(gòu)成獨(dú)立型微電網(wǎng)來解決其供電問題。而如何根據(jù)環(huán)境和資源條件對(duì)各微電源進(jìn)行容量的優(yōu)化配置以達(dá)到滿足負(fù)荷需求的目的,既關(guān)系到整個(gè)獨(dú)立微網(wǎng)系統(tǒng)的供電可靠性,也決定了系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性和合理性。本文首先分析了可再生能源與微電源的研究意義,討論了微電源與用電負(fù)荷組成獨(dú)立型微電網(wǎng)的常見類型,詳細(xì)分析研究了光伏電池、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、蓄電池和柴油發(fā)電機(jī)這四種微電源的工作原理和特點(diǎn),并根據(jù)其工作特性分別建立了它們的數(shù)學(xué)模型。其次,從系統(tǒng)的可靠性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性出發(fā),以負(fù)荷缺電率最小、日總投資成本最小、能量浪費(fèi)率最小為優(yōu)化目標(biāo),以微電源的配置數(shù)量作為優(yōu)化變量,在充分滿足系統(tǒng)供電可靠性約束的基礎(chǔ)上,同時(shí)考慮當(dāng)?shù)刭Y源的限制、蓄電池荷電狀態(tài)和最大允許充放電功率等約束條件,構(gòu)建微電源與用電負(fù)荷組成獨(dú)立型微電網(wǎng)運(yùn)行時(shí)的容量?jī)?yōu)化配置模型。遵循優(yōu)先選用可再生能源供電的原則,根據(jù)自然條件討論三種不同風(fēng)光資源條件下的優(yōu)化配置運(yùn)行策略以盡量滿足不同時(shí)段負(fù)荷的不同需求。最后,本文結(jié)合遺傳算法和隨機(jī)行走尋優(yōu)算法各自的優(yōu)點(diǎn),提出了隨機(jī)行走-遺傳混合算法,該混合算法同時(shí)具備了較強(qiáng)的全局搜索能力和局部搜索能力,適用于求解微電網(wǎng)優(yōu)化配置問題。在MATLAB軟件上對(duì)算例進(jìn)行編程仿真,測(cè)試了混合算法的收斂性能和尋優(yōu)效果,對(duì)混合算法和遺傳算法的性能進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證了混合算法在復(fù)雜非線性不連續(xù)的最小化目標(biāo)優(yōu)化問題上的優(yōu)越性和有效性。同時(shí)分析了蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)在運(yùn)行策略下的荷電狀態(tài)變化規(guī)律,討論了負(fù)荷缺電率與日總投資成本、能量浪費(fèi)率之間的關(guān)系,驗(yàn)證了本文建立的優(yōu)化配置模型的正確性。
【關(guān)鍵詞】：微電源 優(yōu)化配置 混合算法
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM732
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 本課題的研究背景15-17
• 1.2 研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.1 微電源與用電負(fù)荷組成獨(dú)立微網(wǎng)的常見類型17-20
• 1.2.2 獨(dú)立微網(wǎng)優(yōu)化配置的研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3 本文的主要工作21-23
• 第二章 微電源23-38
• 2.1 不可控電源23-32
• 2.1.1 太陽(yáng)能光伏電池23-29
• 2.1.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)29-32
• 2.2 可控電源32-34
• 2.2.1 柴油發(fā)電機(jī)32-34
• 2.3 蓄電池34-36
• 2.4 本章小結(jié)36-38
• 第三章 獨(dú)立微網(wǎng)容量?jī)?yōu)化配置模型38-47
• 3.1 概述38-39
• 3.2 容量?jī)?yōu)化配置模型39-44
• 3.2.1 目標(biāo)函數(shù)39-42
• 3.2.2 多目標(biāo)函數(shù)處理42-43
• 3.2.3 約束條件43-44
• 3.3 優(yōu)化配置運(yùn)行策略分析44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 優(yōu)化配置算法和算例分析47-63
• 4.1 優(yōu)化配置算法47-53
• 4.1.1 遺傳算法47-49
• 4.1.2 隨機(jī)行走算法49-50
• 4.1.3 隨機(jī)行走-遺傳混合算法50-53
• 4.2 算例數(shù)據(jù)53-56
• 4.3 優(yōu)化結(jié)果及分析56-62
• 4.3.1 蓄電池荷電狀態(tài)分析58
• 4.3.2 隨機(jī)行走-遺傳混合算法性能分析58-61
• 4.3.3 三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的關(guān)系61-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 總結(jié)63-64
• 5.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況69

【相似文獻(xiàn)】

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8 吳東升 王永珍;我省用電負(fù)荷連創(chuàng)新高[N];福建日?qǐng)?bào);2006年

9 趙維光;申城用電負(fù)荷昨創(chuàng)新高[N];文匯報(bào);2007年

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