本文關(guān)鍵詞： 環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度 風(fēng)力發(fā)電 多目標(biāo)優(yōu)化 萬有引力搜索算法 伽馬函數(shù)　出處：《山東大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著化石能源的不斷枯竭和環(huán)境污染問題日益突出,開發(fā)和利用清潔、綠色的風(fēng)能進(jìn)行發(fā)電已經(jīng)成為了一種勢在必行的趨勢。大規(guī)模的風(fēng)電并入電網(wǎng)給社會帶來了良好的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益,但由于風(fēng)能具有隨機(jī)性、間歇性和不可調(diào)度性等特點(diǎn),使得風(fēng)電輸出功率也具有不確定性的特點(diǎn),因此,大規(guī)模的風(fēng)電場并入電網(wǎng)將會給電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度(Economic Dispatch, ED)和可靠運(yùn)行帶來很多問題。對于電力系統(tǒng)而言,隨著風(fēng)電并網(wǎng)容量的提高以及環(huán)境問題的更加嚴(yán)峻,傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模式已經(jīng)不能滿足目前電力系統(tǒng)的要求。因此,兼顧考慮經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境因素的電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度(Economic/Emission Dispatch, EED)逐漸成為了研究熱點(diǎn)。環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度不是單純的追求發(fā)電成本最小或者污染物排放量最低,而是尋找二者之間的折中平衡。在上述背景下,本文針對含風(fēng)能的電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度這一課題開展相關(guān)研究。首先,本文基于威布爾分布推導(dǎo)了風(fēng)速概率分布的數(shù)學(xué)模型,然后將風(fēng)速的概率分布轉(zhuǎn)化為風(fēng)電功率的概率模型。在此基礎(chǔ)上,為量化風(fēng)電功率不確定性所帶來的風(fēng)電成本問題,本文引入風(fēng)電出力預(yù)期成本、風(fēng)電出力高估成本、風(fēng)電出力低估成本三個(gè)概念,采用不完全伽馬函數(shù)詳細(xì)推導(dǎo)了這三部分互斥風(fēng)電成本的數(shù)學(xué)表達(dá)式,并以目標(biāo)函數(shù)方式加入到經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中。本文構(gòu)建了一種新型有效的多目標(biāo)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,模型中綜合考慮了常規(guī)火電機(jī)組煤耗成本、風(fēng)電成本和污染物排放懲罰成本。該模型以降低系統(tǒng)的發(fā)電成本和污染物的排放水平為優(yōu)化目標(biāo),研究風(fēng)電并網(wǎng)對于電力系統(tǒng)節(jié)能減排的影響。其次,在求解算法上,本文采用萬有引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm, GSA)。GSA算法是基于物理學(xué)中的萬有引力定律和慣性質(zhì)量而產(chǎn)生的一種元啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,規(guī)則簡單,尋優(yōu)速度快。在GSA算法中,粒子之間通過萬有引力作用相互吸引,粒子運(yùn)動遵循牛頓運(yùn)動學(xué)規(guī)律。本文針對基本GSA算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),在慣性質(zhì)量修正、粒子的精英保留策略的基礎(chǔ)上,在算法中加入了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的全局記憶能力,提出了一種同時(shí)結(jié)合PSO算法和GSA算法優(yōu)點(diǎn)的混合優(yōu)化算法(HPSO-GSA)。通過Griewank函數(shù)的優(yōu)化分析證明,與基本GSA算法相比,HPSO-GSA算法收斂速度更快,全局搜索能力更強(qiáng),所求解的質(zhì)量更高。最后,為了驗(yàn)證本文所建多目標(biāo)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型與所提混合優(yōu)化算法的有效性,本文采用IEEE-30節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)在MATLAB中進(jìn)行仿真驗(yàn)證。測試系統(tǒng)包含6個(gè)常規(guī)火電機(jī)組和2個(gè)風(fēng)電場,風(fēng)電接入的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)可以看作是PV節(jié)點(diǎn)。應(yīng)用HPSO-GSA算法從最小化發(fā)電成本、最小化污染物排放、同時(shí)最小化發(fā)電成本和污染物排放以及考慮風(fēng)電并網(wǎng)的多目標(biāo)EED這四個(gè)方面分別求解所建模型。仿真結(jié)果表明：HPSO-GSA算法較GSA算法在帕累托最優(yōu)解的質(zhì)量和多樣性方面均有顯著改善；本文提出的含風(fēng)能的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的方案更加全面、合理,風(fēng)電并網(wǎng)能夠有效降低電力系統(tǒng)的發(fā)電成本和污染物排放量。
[Abstract]:With the increasing of fossil energy and environmental pollution , the development and utilization of clean and green wind energy has become a necessary trend . This paper presents a hybrid optimization algorithm based on universal gravitation law and inertial mass in physics , which is simple in rule and fast in searching speed .

【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】：2015
【分類號】：TM73;TM614

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本文編號：1511143