本文關(guān)鍵詞：風(fēng)光氣儲(chǔ)互補(bǔ)發(fā)電的冷熱電聯(lián)供優(yōu)化協(xié)調(diào)模型及求解方法

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【摘要】：建立考慮不同費(fèi)率結(jié)構(gòu)和風(fēng)能、太陽(yáng)能、天然氣、儲(chǔ)能互補(bǔ)發(fā)電的冷熱電聯(lián)供優(yōu)化協(xié)調(diào)模型�？紤]了冷能、熱能和電能的聯(lián)合供應(yīng)以及電能和天然氣具有不同的費(fèi)率結(jié)構(gòu)及其季節(jié)性差異。針對(duì)夏季和冬季費(fèi)率結(jié)構(gòu)的不同,采用不同的協(xié)調(diào)策略。夏季采取減少峰值購(gòu)電量來(lái)減少購(gòu)電成本,而冬季則以保持聯(lián)絡(luò)線的功率穩(wěn)定為約束。所構(gòu)建的多種能源形式互補(bǔ)發(fā)電優(yōu)化模型,采用冬、夏季典型負(fù)荷模型以及發(fā)電機(jī)三階效率模型,能夠更精確地模擬發(fā)電熱效應(yīng);以購(gòu)電和天然氣的總成本作為目標(biāo)函數(shù),約束條件包含冷熱電負(fù)荷平衡、聯(lián)絡(luò)線功率及各設(shè)備出力特性等。采用NR-PSO算法對(duì)提出的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解,在迭代中后期的全局最優(yōu)解鄰域內(nèi)重新進(jìn)行搜索,可避免陷入局部最優(yōu),克服基本粒子群算法局部搜索能力弱、易產(chǎn)生早熟現(xiàn)象等缺點(diǎn)。以實(shí)例進(jìn)行計(jì)算,驗(yàn)證所提方法能夠平抑清潔能源的波動(dòng)性并實(shí)現(xiàn)多種電能完全消納,顯示了多種清潔能源互補(bǔ)發(fā)電的作用和優(yōu)勢(shì)。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 能源互聯(lián)網(wǎng) 清潔能源 風(fēng)光氣儲(chǔ)互補(bǔ)發(fā)電 冷熱電聯(lián)供 費(fèi)率結(jié)構(gòu)
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(S2013010012431,2014A03031 3509) 廣西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2011jj A60017) 廣東省公益研究與能力建設(shè)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2014A010106026)~~
【分類號(hào)】：TM61
【正文快照】： shows that the proposed coordination optimization method cansmooth the volatility of clean energy and make full use of cleanenergy to generate electricity,embodies the effect andadvantage of the complementary of various clean energycomplimentary power ge

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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【相似文獻(xiàn)】

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4 段常貴;王p，

本文編號(hào)：1042238