發(fā)布時(shí)間：2021-04-20 05:23

　　隨著化石能源的逐漸枯竭,越來(lái)越多的新能源被開發(fā)和利用,這使電力系統(tǒng)的穩(wěn)定與安全也受到越來(lái)越多的不確定因素的影響。發(fā)電調(diào)度優(yōu)化技術(shù)不僅是解決電力系統(tǒng)中棄風(fēng)、棄光的問(wèn)題重要一環(huán),也是降低發(fā)電成本和減少環(huán)境污染、促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的關(guān)鍵。在大規(guī)模負(fù)荷供需關(guān)系的場(chǎng)景下,合理有效地分配各發(fā)電廠的發(fā)電功率,綜合不同發(fā)電指標(biāo)的優(yōu)化,使各個(gè)目標(biāo)或使不同的多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性目標(biāo)達(dá)到帕累托最優(yōu)是一種能夠解決電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及保持穩(wěn)定的有效方法。因此,深入研究電力系統(tǒng)中的多目標(biāo)發(fā)電調(diào)度的優(yōu)化方法對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整有著不可估量的意義。構(gòu)建了一種新的多目標(biāo)發(fā)電調(diào)度模型。這種模型在傳統(tǒng)火力發(fā)電調(diào)度模型的基礎(chǔ)上,考慮電動(dòng)汽車通過(guò)V2G（Vehicle-to-grid）網(wǎng)絡(luò)逆向放電和風(fēng)能發(fā)電來(lái)有效緩解電力系統(tǒng)的用電壓力。以發(fā)電所需要的成本、污染氣體排放量和網(wǎng)損為優(yōu)化目標(biāo),在滿足功率平衡約束、機(jī)組上下限約束、線路安全約束、旋轉(zhuǎn)備用約束、節(jié)點(diǎn)電壓的幅值與相角約束等條件下,構(gòu)建了考慮V2G網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)力發(fā)電的一種新的多目標(biāo)發(fā)電調(diào)度模型。提出了基于切比雪夫分解的多目標(biāo)發(fā)電調(diào)度群搜索算法。該算法通過(guò)切比雪夫分解法將一個(gè)多目標(biāo)問(wèn)題... 

【文章來(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傳統(tǒng)優(yōu)化算法
        1.2.2 現(xiàn)代智能優(yōu)化算法
    1.3 多目標(biāo)發(fā)電調(diào)度存在的問(wèn)題
    1.4 本文主要工作
第2章 多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度模型和解法
    2.1 帕累托最優(yōu)與多目標(biāo)優(yōu)化
    2.2 多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度模型
        2.2.1 發(fā)電成本
        2.2.2 污染氣體排放量
        2.2.3 約束條件
    2.3 多目標(biāo)優(yōu)化算法
        2.3.1 權(quán)重求和法
        2.3.2 切比雪夫法
        2.3.3 邊界交集法
    2.4 多目標(biāo)優(yōu)化算法特點(diǎn)
    2.5 小結(jié)
第3章 考慮V2G網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)力發(fā)電的調(diào)度模型
    3.1 考慮V2G網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)力發(fā)電的調(diào)度模型結(jié)構(gòu)
    3.2 考慮V2G網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)力發(fā)電的發(fā)電成本
    3.3 調(diào)度模型的網(wǎng)損計(jì)算
    3.4 小結(jié)
第4章 基于切比雪夫分解法的多目標(biāo)群搜索算法
    4.1 群搜索算法
        4.1.1 算法原理
        4.1.2 群搜索算法流程
    4.2 基于切比雪夫分解法的多目標(biāo)群搜索算法
        4.2.1 基于切比雪夫分解法的多目標(biāo)群搜索算法
        4.2.2 基于切比雪夫分解法的多目標(biāo)群搜索算法框架
        4.2.3 基于切比雪夫分解法的多目標(biāo)群搜索算法流程
    4.3 多目標(biāo)算法性能指標(biāo)
    4.4 小結(jié)
第5章 仿真與分析
    5.1 IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真與分析
    5.2 IEEE-118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真與分析
    5.3 基于切比雪夫分解法的多目標(biāo)群搜索算法的魯棒性
    5.4 考慮風(fēng)電的尺度因子的優(yōu)化調(diào)度
    5.5 考慮V2G網(wǎng)絡(luò)不確定因素的優(yōu)化調(diào)度
    5.6 小結(jié)
第6章 論文總結(jié)和工作展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]基于變異粒子群優(yōu)化-禁忌搜索混合算法的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)[J]. 孟志強(qiáng),覃仕樾,蔡航.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(11)
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博士論文
[1]可再生能源電網(wǎng)儲(chǔ)納運(yùn)行策略研究[D]. 葉瑞麗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
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[3]電動(dòng)汽車V2G系統(tǒng)及充放電控制策略研究[D]. 劉曉飛.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[4]大型風(fēng)電場(chǎng)接入電網(wǎng)的穩(wěn)定性問(wèn)題研究[D]. 遲永寧.中國(guó)電力科學(xué)研究院 2006

碩士論文
[1]NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D]. 路艷雪.太原理工大學(xué) 2017
[2]風(fēng)—水—火電日前聯(lián)合發(fā)電調(diào)度建模及優(yōu)化[D]. 全心雨.華南理工大學(xué) 2016
[3]基于改進(jìn)群搜索算法的風(fēng)電并網(wǎng)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化研究[D]. 朱曉偉.上海電機(jī)學(xué)院 2016
[4]電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化發(fā)電調(diào)度的改進(jìn)決策方法[D]. 鄭斌.廣西大學(xué) 2012
[5]電動(dòng)汽車充放電容量預(yù)測(cè)及控制策略的優(yōu)化研究[D]. 楊俊秋.北京交通大學(xué) 2012
[6]多目標(biāo)優(yōu)化的Pareto解的表達(dá)與求取[D]. 童晶.武漢科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3149061