【摘要】：人類社會(huì)正處于工業(yè)化飛速發(fā)展的時(shí)代,消耗了大量能源,其中火電產(chǎn)能占據(jù)了絕大多數(shù),化石燃料的大量燃燒導(dǎo)致了環(huán)境持續(xù)惡化,綜合開發(fā)新能源并優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)刻不容緩。針對目前新能源使用效率低下,棄電時(shí)常發(fā)生,難以并入大電網(wǎng)等情況,大力建設(shè)微電網(wǎng)并高效合理地進(jìn)行能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化刻不容緩。為保證微電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和高效性,需要對微電網(wǎng)的超短期負(fù)荷進(jìn)行準(zhǔn)確地預(yù)測,有利于微電網(wǎng)高效調(diào)度,優(yōu)化微電網(wǎng)能量管理。目前電力負(fù)荷預(yù)測模型普遍為單點(diǎn)預(yù)測,而微電網(wǎng)負(fù)荷隨機(jī)性強(qiáng)、波動(dòng)大,微電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)是包含大量不確定因素的隨機(jī)非平穩(wěn)序列,對微電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行單點(diǎn)預(yù)測難以詳盡地對負(fù)荷預(yù)測的可靠性進(jìn)行描述,因而難以滿足微電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行需要。因此,本文以微電網(wǎng)超短期負(fù)荷區(qū)間預(yù)測為研究內(nèi)容,針對區(qū)間預(yù)測準(zhǔn)確度進(jìn)行了研究,同時(shí)兼顧可靠性問題,對微電網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化控制、安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。為提高微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測精度,需要對原始負(fù)荷序列進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,濾去負(fù)荷序列中的對預(yù)測產(chǎn)生干擾的分量,通過分析形態(tài)學(xué)理論和微電網(wǎng)負(fù)荷序列的構(gòu)成,提出了基于廣義形態(tài)學(xué)的微電網(wǎng)負(fù)荷序列預(yù)處理方法。論文針對微電網(wǎng)負(fù)荷序列,通過選擇合適的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素和形態(tài)學(xué)元素寬度,設(shè)計(jì)廣義形態(tài)學(xué)濾波器,實(shí)現(xiàn)對微電網(wǎng)負(fù)荷序列的濾波處理。其次,建立循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建區(qū)間預(yù)測模型,并利用基于信息反饋的種群更新策略和最優(yōu)引導(dǎo)的淘汰策略對人工蜂群算法進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)后的人工蜂群算法用于更新循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值。最后建立基于改進(jìn)人工蜂群-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測模型。再者,考慮微電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)劇烈時(shí)會(huì)出現(xiàn)預(yù)測區(qū)間過寬、精度降低的情況,為進(jìn)一步提高區(qū)間預(yù)測精度,引入平均偏移指標(biāo)_(MO)重新構(gòu)造優(yōu)化準(zhǔn)則,改進(jìn)預(yù)測區(qū)間模型。并通過改進(jìn)淘汰機(jī)制對傳統(tǒng)珊瑚礁算法進(jìn)行改進(jìn),以避免算法陷入局部最優(yōu),提高預(yù)測精度。最后,針對預(yù)測過程中需要將多個(gè)目標(biāo)函數(shù)通過懲罰系數(shù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)單目標(biāo)函數(shù),而懲罰系數(shù)的選擇的優(yōu)劣對預(yù)測結(jié)果影響很大,因此將多目標(biāo)人工蜂群算法引入微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測,并通過逼近理想解排序策略與網(wǎng)格篩選策略對多目標(biāo)人工蜂群算法進(jìn)行改進(jìn),以優(yōu)化負(fù)荷概率區(qū)間預(yù)測模型。結(jié)果表明,基于多目標(biāo)人工蜂群算法的微電網(wǎng)超短期負(fù)荷區(qū)間預(yù)測模型可有效的提高負(fù)荷區(qū)間預(yù)測精度。
【圖文】：

''( ) ( )' (1 ) , ' 1' , 'c c Siffit c fit celse中， 與 '為兩次不同的迭代次數(shù)， 表示預(yù)設(shè)的適應(yīng)度果'c c S ，即兩個(gè)獨(dú)立的珊瑚蟲間的歐式距離小于預(yù)'fit ( c )，則判斷算法探索能力不足，，已經(jīng)開始陷入局次數(shù)按式(4.6)對 '和 '進(jìn)行修改。改進(jìn)淘汰策略的珊瑚礁y Modified Coral Reefs Optimization, ESMCRO)在進(jìn)化前期蟲群體進(jìn)化效率、快速收斂，算法后期，強(qiáng)制淘汰珊瑚蟲瑚蟲種群的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)。進(jìn)珊瑚礁算法流程如圖 4-1：
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM715;TP18

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本文編號：2662334