本文關(guān)鍵詞：考慮V2G影響的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置

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【摘要】：微電網(wǎng)憑借先進(jìn)、靈活的控制方式,在實(shí)現(xiàn)可再生能源發(fā)電安全友好接入電力系統(tǒng)方面具有重要作用。而隨著電動(dòng)汽車的大力推廣,其接入微電網(wǎng)的容量也越來(lái)越大,相對(duì)于風(fēng)力和光伏等可再生能源發(fā)電,電動(dòng)汽車通過(guò)先進(jìn)的V2G(Vehicle-to-grid)控制技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車的可控調(diào)度,從而達(dá)到平抑可再生能源發(fā)電機(jī)組波動(dòng)性的目的。微電網(wǎng)中的燃?xì)廨啓C(jī)、風(fēng)力、光伏等分布式電源、連入微網(wǎng)的電動(dòng)汽車可能會(huì)對(duì)微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)和安全運(yùn)行產(chǎn)生一定程度的影響。微電網(wǎng)中分布式電源配置的不合理可能會(huì)降低對(duì)可再生能源的利用效率和對(duì)負(fù)荷的供電可靠性。針對(duì)現(xiàn)有微電網(wǎng)分布式電源的優(yōu)化配置研究均沒有考慮不斷滲透的電動(dòng)汽車對(duì)分布式電源優(yōu)化配置影響的不足,本文將V2G控制技術(shù)引入微電網(wǎng)分布式電源優(yōu)化配置中,考慮微電網(wǎng)中微電網(wǎng)電源發(fā)電的環(huán)境效益、總發(fā)電成本,在保障孤島運(yùn)行和供電可靠性的條件下,建立了考慮V2G影響的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置模型。針對(duì)粒子群優(yōu)化算法在處理多目標(biāo)問題中的優(yōu)勢(shì)和不足,本文克服基于Pareto法和多子群法的不足,結(jié)合其優(yōu)勢(shì),提出了基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法(Vector evaluated particle swarm optimization algorithm based on Pareto,VEPSO-BP)。在外部建立一個(gè)精英集,并在每次迭代前利用輪盤法從精英集中抽取Pareto非支配解,用于引導(dǎo)各個(gè)粒子群中的粒子向Pareto前沿逼近。通過(guò)SIMULINK仿真模型和設(shè)置參數(shù),對(duì)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。優(yōu)化配置結(jié)果表明,隨著對(duì)微電網(wǎng)允許的最大停電概率要求的降低,總發(fā)電成本也隨之增加,但是環(huán)境效益成本逐漸降低。通過(guò)將基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法與蟻群算法、遺傳算法的對(duì)比,得知基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法在處理多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)具有收斂速度快、精度高的特點(diǎn)。通過(guò)對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化配置結(jié)果的分析可得,在目前的市場(chǎng)環(huán)境下,風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等可再生能源發(fā)電在發(fā)電成本上仍然處于劣勢(shì),但環(huán)境效益較好。因此,為了促進(jìn)可再生能源發(fā)電并網(wǎng)的快速發(fā)展,我們可以制定征收碳排放交易稅、提高可再生能源發(fā)電售價(jià)等市場(chǎng)激勵(lì)機(jī)制。
【關(guān)鍵詞】：微電網(wǎng) V2G技術(shù) 優(yōu)化配置 基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM727
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及研究意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 微電網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 微電網(wǎng)優(yōu)化配置研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文所做的工作15-18
• 第二章 分布式電源及電動(dòng)汽車接入微電網(wǎng)的研究18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 V2G技術(shù)及其對(duì)微電網(wǎng)的影響18-19
• 2.3 分布式電源和電動(dòng)汽車接入的控制19-25
• 2.3.1 逆變器的控制19-23
• 2.3.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制23
• 2.3.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)的控制23-24
• 2.3.4 電動(dòng)汽車的控制24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 考慮V2G影響的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置建模26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 微電網(wǎng)電源和電動(dòng)汽車模型26-29
• 3.2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組輸出功率模型26-27
• 3.2.2 光伏陣列輸出功率模型27-28
• 3.2.3 電動(dòng)汽車模型28-29
• 3.3 優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型29-32
• 3.3.1 機(jī)組投資成本29
• 3.3.2 機(jī)組年維護(hù)成本29
• 3.3.3 燃料成本29-30
• 3.3.4 環(huán)境效益30
• 3.3.5 優(yōu)化配置建模30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-34
• 第四章 算法設(shè)計(jì)和仿真實(shí)驗(yàn)34-49
• 4.1 引言34
• 4.2 多目標(biāo)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)34-43
• 4.2.1 經(jīng)典的多目標(biāo)優(yōu)化算法概述34-38
• 4.2.2 進(jìn)化算法的研究現(xiàn)狀38-41
• 4.2.3 基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法設(shè)計(jì)41-43
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)43-47
• 4.3.1 參數(shù)設(shè)置43-45
• 4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-49
• 結(jié)論與展望49-52
• 參考文獻(xiàn)52-58
• 致謝58-59
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及知識(shí)產(chǎn)權(quán)59-60
• 附錄B 攻讀碩士學(xué)位期間獲獎(jiǎng)情況60

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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7 王t，

本文編號(hào)：1028734