【摘要】：隨著傳統(tǒng)化石能源的不斷衰竭,可再生能源技術(shù)與電動(dòng)汽車技術(shù)得到了很大的發(fā)展,將分布式能源并入大電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)環(huán)保、節(jié)能、可持續(xù)的電力輸出得到智能電網(wǎng)建設(shè)的廣泛關(guān)注。而微電網(wǎng)正是智能電網(wǎng)建設(shè)過程中對(duì)分布式能源并網(wǎng)問題進(jìn)行解決的重要技術(shù),與現(xiàn)有電力系統(tǒng)相比,智能微電網(wǎng)對(duì)信息處理技術(shù)和微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略的要求進(jìn)一步提高。由于智能微電網(wǎng)內(nèi)包含大量具有隨機(jī)性和難以控制的分布式可再生能源,其頻繁的并網(wǎng)與退網(wǎng)給智能微電網(wǎng)的運(yùn)行控制帶來了很大的困難,為有效提高分布式能源利用率和供電質(zhì)量,需提供先進(jìn)的信息處理技術(shù)和優(yōu)化運(yùn)行策略。因此,本文利用智能啟發(fā)式算法對(duì)智能微電網(wǎng)系統(tǒng)中的信息處理技術(shù)和分布式能源優(yōu)化控制問題進(jìn)行研究。本論文主要研究工作如下:(1)針對(duì)邊/云混合的分布式計(jì)算架構(gòu),提出一種基于免疫混沌粒子群算法的電力系統(tǒng)負(fù)載均衡算法。在云計(jì)算層與終端層之間構(gòu)建一個(gè)邊緣計(jì)算層,主動(dòng)將云端數(shù)據(jù)卸載到數(shù)據(jù)源側(cè)就近處理,減輕云端計(jì)算負(fù)擔(dān),降低任務(wù)處理時(shí)延。同時(shí)考慮到邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力的不足,基于該混合架構(gòu),提出一種免疫混沌粒子群負(fù)載均衡算法,對(duì)各節(jié)點(diǎn)的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行合理分配,提高電力系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)處理能力,為后續(xù)微電網(wǎng)系統(tǒng)的調(diào)度和控制提供可靠的信息處理支持。(2)針對(duì)含有大規(guī)模電動(dòng)汽車接入的微電網(wǎng)系統(tǒng),提出一種基于退火變異粒子群算法的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略。通過對(duì)現(xiàn)有工作的分析,考慮峰谷電價(jià)、環(huán)境治理等因素,結(jié)合儲(chǔ)能技術(shù)和電動(dòng)汽車V2G技術(shù),建立基于大規(guī)模電動(dòng)汽車的微電網(wǎng)運(yùn)行費(fèi)用和環(huán)境保護(hù)費(fèi)用最小的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,進(jìn)而提出一種退火變異粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化求解,提高微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。(3)針對(duì)不同負(fù)載類型和電力需求的多微電網(wǎng)系統(tǒng),提出一種基于自適應(yīng)變異遺傳算法的多微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略。通過對(duì)工業(yè)、居民、商業(yè)負(fù)荷的分析,考慮多微電網(wǎng)之間的協(xié)同互補(bǔ)性,從系統(tǒng)環(huán)保性與經(jīng)濟(jì)性的角度出發(fā),建立基于多微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用和環(huán)境保護(hù)費(fèi)用最小的多微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型,同時(shí)提出一種自適應(yīng)變異的遺傳算法對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行優(yōu)化,尋找最優(yōu)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM727;TP18
【圖文】：

所謂微電網(wǎng)就是由各種可再生能源為主的分布式電源（主）和儲(chǔ)能設(shè)備（輔）逡逑及其他輔助控制設(shè)備對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)負(fù)荷進(jìn)行獨(dú)立供電的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)Ｍ。其典型的微電逡逑網(wǎng)系統(tǒng)如圖１．１所示［１］。其既可以獨(dú)立于主網(wǎng)運(yùn)行也可以與主網(wǎng)協(xié)同并網(wǎng)運(yùn)行，逡逑能夠很好解決由可再生能源波動(dòng)性引起的能源利用困難問題，對(duì)于智能電網(wǎng)建設(shè)逡逑以及優(yōu)化電網(wǎng)結(jié)構(gòu)具有重要意義，并得到世界各國(guó)的認(rèn)可與共同發(fā)展。逡逑２逡逑

文獻(xiàn)［１７］則針對(duì)孤立微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)中，可再生能源和負(fù)荷的不確定對(duì)逡逑的不良影響，采用一種仿射算法進(jìn)行解決，以提高微電網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的精度。逡逑［１９］則針對(duì)多微電網(wǎng)間功率難以控制的問題，提出一種模糊控制方法，提高逡逑電網(wǎng)群的安全控制。文獻(xiàn)［２０］利用分布式系統(tǒng)解決傳統(tǒng)集中控制系統(tǒng)存在的單逡逑障問題，實(shí)現(xiàn)每個(gè)控制系統(tǒng)獨(dú)立地利用其相鄰系統(tǒng)的狀態(tài)信息來追求它們自逡逑控制目標(biāo)。文獻(xiàn)［２１］則將每個(gè)微電網(wǎng)看成一個(gè)智能體，利用多智能體的思維逡逑多微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)［２２］則提出一種分散結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)度方案對(duì)逡逑電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行控制。因此，研宄以分布式能源組成的微電網(wǎng)群之間的能量協(xié)逡逑制，對(duì)于保障用戶供電質(zhì)量與安全具有重要意義。逡逑．２負(fù)載均衡算法方面逡逑負(fù)載均衡，就是采用合適的任務(wù)分配策略，在確定硬件資源的環(huán)境下，提高逡逑資源利用率，解決計(jì)算節(jié)點(diǎn)的任務(wù)不平衡、系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)延問題，為系統(tǒng)協(xié)同逡逑提供基礎(chǔ)［１８］。其典型應(yīng)用場(chǎng)景如圖１．２所示主要用在分布式系統(tǒng)的服務(wù)逡逑（計(jì)算機(jī)）集群中，為用戶提供低延時(shí)的實(shí)時(shí)響應(yīng)服務(wù)。系統(tǒng)在進(jìn)行任務(wù)分配逡逑據(jù)負(fù)載均衡中資源調(diào)度策略的不同，可以分為靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩種調(diào)度策略［２４］。逡逑

邊緣節(jié)點(diǎn)靠近數(shù)據(jù)源，不再需要所有數(shù)據(jù)上傳遙遠(yuǎn)的云端處理，利用距離逡逑換時(shí)間，減少了數(shù)據(jù)的傳輸距離，從而降低了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，同樣也減少了數(shù)據(jù)被泄逡逑漏和攻擊的概率。其與云計(jì)算的位置特征如圖２．２所示［４６］。逡逑９逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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1 黃海芹;林基明;王俊義;;基于改進(jìn)混合遺傳算法的云資源調(diào)度算法[J];電視技術(shù);2015年18期

2 張航;佟曉筠;王翥;;WSN中考慮負(fù)載均衡的貪婪尋優(yōu)中繼節(jié)點(diǎn)布局算法的研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2015年06期

3 趙敏;陳穎;沈沉;黃秀瓊;;微電網(wǎng)群特征分析及示范工程設(shè)計(jì)[J];電網(wǎng)技術(shù);2015年06期

4 劉冬梅;;云計(jì)算環(huán)境下改進(jìn)加權(quán)輪轉(zhuǎn)任務(wù)調(diào)度算法研究[J];牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年01期

5 李瀟雨;黃珂;;分布式能源發(fā)展政策研究文獻(xiàn)綜述[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2015年01期

6 汪海蛟;江全元;;應(yīng)用于平抑風(fēng)電功率波動(dòng)的儲(chǔ)能系統(tǒng)控制與配置綜述[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2014年19期

7 何丹丹;;云環(huán)境下基于節(jié)能和負(fù)載均衡的混沌粒子群資源優(yōu)化調(diào)度[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2014年05期

8 周開樂;沈超;丁帥;楊善林;;基于遺傳算法的微電網(wǎng)負(fù)荷優(yōu)化分配[J];中國(guó)管理科學(xué);2014年03期

9 羅毅;張若含;;基于動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)因子的免疫粒子群算法及其應(yīng)用[J];電網(wǎng)與清潔能源;2014年02期

10 王金全;黃麗;楊毅;;基于多目標(biāo)粒子群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J];電網(wǎng)與清潔能源;2014年01期

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本文編號(hào)：2746103