智能電網(wǎng)和電力電子技術(shù)的推廣,為微網(wǎng)的發(fā)展提供了條件。微網(wǎng)解決了分布式電源在中低壓配電網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模接入問題,對縮短源與負荷的距離、改善供電質(zhì)量、降低高層電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗有重要意義,同時為可再生能源的充分利用創(chuàng)造了良好的環(huán)境,微網(wǎng)運行的經(jīng)濟性也同時是其吸引用戶使用,并在電力系統(tǒng)中發(fā)展的關(guān)鍵。因此,對微網(wǎng)經(jīng)濟運行的研究具有十分重要的現(xiàn)實意義,同時也是研究的重點和難點,引起了國內(nèi)外眾多學者的廣泛關(guān)注,本文重點對微網(wǎng)的經(jīng)濟調(diào)度問題進行研究。本文首先介紹了微網(wǎng)經(jīng)濟運行的研究現(xiàn)狀,建立了光伏、風機、微燃氣輪機、燃料電池、儲能裝置等設(shè)備穩(wěn)態(tài)功率輸出模型�？紤]微網(wǎng)在運行時會產(chǎn)生一定的污染氣體,建立了污染物排放懲罰量與輸出功率關(guān)系的模型,最后綜合建立了在并網(wǎng)條件下含熱電聯(lián)產(chǎn)的微網(wǎng)運行費用和環(huán)境治理費用之和最小的動態(tài)微網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度模型。其次針對微網(wǎng)經(jīng)濟運行問題的多變量、多約束以及多維性,從群智能優(yōu)化算法的一個分支—粒子群優(yōu)化算法角度出發(fā),研究微網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度問題。針對基本粒子群優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中的不足,綜合一系列改進措施,通過分階段調(diào)整加速因子和動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重以平衡粒子局部搜索與全局探索能力,改善部分性能差的粒子以加快粒子收斂速度等幾方面提高粒子的收斂精度,采用一種多策略融合粒子群(Particle Swarm Optimization with Multi-Strategy Integration, MSI-PSO)算法,然后運用MSI-PSO算法對建立的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型進行求解,并與其他幾種改進的PSO算法的優(yōu)化結(jié)果進行比較,結(jié)果顯示MSI-PSO算法在解決微網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度問題具有明顯的優(yōu)勢。上級電網(wǎng)的電價對各微源的出力影響很大,電網(wǎng)可以制定比較合理的峰平谷電價使得微網(wǎng)在主網(wǎng)供電不足的情況下輸送電能,同時,微網(wǎng)用戶可以將電網(wǎng)的峰谷電價與網(wǎng)內(nèi)發(fā)電成本進行比較,合理購電,并從中利用差價獲益。最后針對微網(wǎng)中風力和光伏發(fā)電的隨機、間歇性等特點,采用拉丁超立方采樣法對風電和光伏發(fā)電功率預(yù)測誤差進行采樣,然后運用同步削減法對采集的場景進行縮減,在調(diào)度周期內(nèi)建立了風力和光伏發(fā)電輸出功率的多時段場景模型,并給出了各場景發(fā)生的概率。最后利用MSI-PSO算法對基于場景分析的隨機期望值決策模型進行求解,結(jié)果表明隨著風力和光伏發(fā)電輸出功率預(yù)測誤差的增大,系統(tǒng)的綜合費用也隨之增長。
【學位單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：TM732
【部分圖文】：

圖４－４基于各種改進ＰＳＯ算法的綜合成本收斂曲線逡逑由表４－３的優(yōu)化結(jié)果可知，ＭＳＩ－ＰＳＯ算法的優(yōu)化效果好于其他幾種優(yōu)化算法，從逡逑平均值、最好值、最差值評價指標進行比較，ＭＳＩ－ＰＳＯ算法都具有明顯的優(yōu)勢。圖４－４逡逑表明，ＭＳＩ－ＰＳＯ算法在１００代之前得到的結(jié)果就開始優(yōu)于其他改進ＰＳＯ算法，最終的逡逑收斂值也有明顯優(yōu)勢。ＭＳＩ－ＰＳＯ算法的自適應(yīng)慣性權(quán)重調(diào)節(jié)和保留個體優(yōu)良搜尋速度逡逑等策略可很好的對含多種約束的多維變量的優(yōu)化問題進行優(yōu)化，這也是該算法優(yōu)于逡逑其他算法的關(guān)鍵所在。逡逑

圖４－４基于各種改進ＰＳＯ算法的綜合成本收斂曲線逡逑由表４－３的優(yōu)化結(jié)果可知，ＭＳＩ－ＰＳＯ算法的優(yōu)化效果好于其他幾種優(yōu)化算法，從逡逑平均值、最好值、最差值評價指標進行比較，ＭＳＩ－ＰＳＯ算法都具有明顯的優(yōu)勢。圖４－４逡逑表明，ＭＳＩ－ＰＳＯ算法在１００代之前得到的結(jié)果就開始優(yōu)于其他改進ＰＳＯ算法，最終的逡逑收斂值也有明顯優(yōu)勢。ＭＳＩ－ＰＳＯ算法的自適應(yīng)慣性權(quán)重調(diào)節(jié)和保留個體優(yōu)良搜尋速度逡逑等策略可很好的對含多種約束的多維變量的優(yōu)化問題進行優(yōu)化，這也是該算法優(yōu)于逡逑其他算法的關(guān)鍵所在。逡逑

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本文編號：2827293