隨著全球化石能源的日漸枯竭,能源危機(jī)的威脅愈加嚴(yán)重。可再生能源擁有綠色、可再生等特點(diǎn),大規(guī)模發(fā)展可再生能源發(fā)電是電力結(jié)構(gòu)改革的有效途徑,也是發(fā)電側(cè)能源結(jié)構(gòu)改革的重要組成部分。然而由于風(fēng)電的反調(diào)峰性、波動(dòng)性大,為其大規(guī)模上網(wǎng)帶來了困難。如何高效利用這些清潔能源同時(shí)最小化其對(duì)電網(wǎng)造成的影響,已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題。本文針對(duì)如何增強(qiáng)系統(tǒng)調(diào)峰能力,提升系統(tǒng)風(fēng)電消納空間開展研究。首先,闡述了多種電源聯(lián)合調(diào)度的意義以及國(guó)內(nèi)外相關(guān)熱點(diǎn)的研究現(xiàn)狀,通過分析現(xiàn)有優(yōu)化調(diào)度模型的求解算法,引出了改進(jìn)的多目標(biāo)布谷鳥算法,采用模糊決策模型作為多目標(biāo)的決策方法。其次,分析了熱電機(jī)組、火電機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組以及電鍋爐的運(yùn)行特性。建立了基于電鍋爐的電熱綜合調(diào)度模型以及電熱綜合調(diào)度魯棒優(yōu)化模型。基于電鍋爐的電熱綜合調(diào)度模型,以一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)機(jī)組最小煤耗量以及熱電機(jī)組出力平滑為目標(biāo)。電熱綜合調(diào)度魯棒優(yōu)化模型,考慮了風(fēng)電隨機(jī)變量對(duì)模型的影響,將不確定優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為確定的魯棒對(duì)應(yīng)形式,以此可以得到任意不確定集合中任何不確定數(shù)據(jù)均可行的魯棒解,即模型在最壞的情況下依舊能夠保證能夠得到可行解,同時(shí)引入了魯棒系數(shù),為不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

迭代100次Fig.4-10Iteration100times

ZDT1 0.0031 0.0172 0.0010ZDT2 0.0132 0.0169 0.0121ZDT3 0.0076 0.0127 0.0286ZDT6 0.0044 0.0125 0.0358從圖 4-4 到圖 4-9 可知，使用改進(jìn)的布谷鳥算法求得的 Pareto 前沿貼合了標(biāo)準(zhǔn) Pareto前沿，同時(shí)覆蓋均勻。對(duì)于 ZDT1-ZDT6 的測(cè)試函數(shù)，IMOCS 算法也得到了不錯(cuò)的效果。由表 2-3 可得，改進(jìn)的布谷鳥算法不僅擁有優(yōu)異的收斂性與均勻性，且錯(cuò)誤率也在可控范圍內(nèi)。由此可得，改進(jìn)的多目標(biāo)布谷鳥算法能夠作為多目標(biāo)、多約束的優(yōu)化問題的解決方案。b. 對(duì)比測(cè)試為了證明改進(jìn)布谷鳥算法中引入動(dòng)態(tài)aP 和 α 的優(yōu)勢(shì)，通過下述三種場(chǎng)景進(jìn)行算法驗(yàn)證：場(chǎng)景 1：aP 和 α 為動(dòng)態(tài)變量；場(chǎng)景 2： 0.005aP ， 0.5；場(chǎng)景 3： 1aP ， 0.01。考慮篇幅受限，本文僅用通過 ZDT1 函數(shù)對(duì)比分析aP 和 三種不同場(chǎng)景下的運(yùn)行結(jié)果，其結(jié)果如圖 4-10 與圖 4-11 所示。

5 算例分析析始數(shù)據(jù)于我國(guó)“三北”地區(qū)某省電網(wǎng)實(shí)際電源比例，采用六機(jī)組系統(tǒng)進(jìn)行仿臺(tái)，常規(guī)火電機(jī)組 2 臺(tái)，機(jī)組參數(shù)如表 1 所示。一天 24h 為一個(gè)調(diào)度。假設(shè)該系統(tǒng)全天熱負(fù)荷基本不變，為 1000MW。設(shè)系統(tǒng)中有一個(gè)大功率為 200MW 的電鍋爐設(shè)備。m , i i v ,iC 、K 、C 分別取 0.75、0、0功率與系統(tǒng)負(fù)荷值如圖 5-1 所示，機(jī)組參數(shù)如表 5-1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于混合蛙跳算法的土地利用空間格局優(yōu)化[J]. 黃強(qiáng),黃海,劉學(xué).  山地學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]蓄熱式電鍋爐提升風(fēng)電消納能力關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 李建林,謝志佳,李德鑫,田春光.  電器與能效管理技術(shù). 2018(01)
[3]改進(jìn)布谷鳥搜索算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流中的應(yīng)用[J]. 陳功貴,邱思遠(yuǎn),郭艷艷,黃山外,劉利蘭.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(10)
[4]考慮風(fēng)電消納的風(fēng)電-電儲(chǔ)能-蓄熱式電鍋爐聯(lián)合系統(tǒng)能量?jī)?yōu)化[J]. 王振浩,楊璐,田春光,李國(guó)慶.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2017(S1)
[5]基于負(fù)載均衡的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法[J]. 馬燕峰,陳磊,蔣云濤,趙書強(qiáng).  電網(wǎng)技術(shù). 2017(09)
[6]考慮棄風(fēng)特性的風(fēng)電供熱項(xiàng)目節(jié)煤效果與最佳配置方案研究[J]. 呂泉,劉永成,劉樂,朱全勝,王海霞,王愷文.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2017(16)
[7]基于機(jī)會(huì)約束的含多風(fēng)電場(chǎng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 張心怡,楊家強(qiáng),張曉軍.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2017(05)
[8]基于改進(jìn)布谷鳥搜索算法的工程設(shè)計(jì)優(yōu)化[J]. 王慶喜,趙珊.  黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[9]改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥算法的梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度[J]. 楊曉萍,黃瑜珈,黃強(qiáng).  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2017(03)
[10]基于動(dòng)態(tài)權(quán)值相似日選取算法的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 李嘯驄,李春濤,從蘭美,任子熠,羅宏亮,王彧文,袁輝,丘浩.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(06)

博士論文
[1]多能互補(bǔ)微網(wǎng)魯棒多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化[D]. 王魯浩.山東大學(xué) 2017

碩士論文
[1]考慮風(fēng)光消納的源荷聯(lián)合多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 郭鴿.西安理工大學(xué) 2017
[2]基于多目標(biāo)優(yōu)化的電網(wǎng)可接納風(fēng)電能力研究[D]. 趙軼男.北京交通大學(xué) 2017
[3]基于風(fēng)電供熱的消納棄風(fēng)方案研究[D]. 褚洪川.大連理工大學(xué) 2015
[4]多目標(biāo)進(jìn)化算法解集的魯棒性與復(fù)雜性能研究[D]. 羅彪.湘潭大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3385473