本文關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)中基于量子粒子群算法的風電和可中斷負荷聯(lián)合優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 風力發(fā)電 可中斷負荷 多目標優(yōu)化 量子粒子群算法

【摘要】：風力發(fā)電作為目前發(fā)展較為成熟的新能源之一,在整個電力系統(tǒng)中作為新型的備用電源參與削峰填谷已得到了廣泛的應(yīng)用。但是風電本身的出力隨機波動性導致了其參與削峰填谷的效果并不好。而可中斷負荷作為一種重要的需求側(cè)響應(yīng)資源,能夠很好地解決電力供應(yīng)短缺問題,有效的參與系統(tǒng)削峰填谷。因此,本文考慮將可中斷負荷作為調(diào)峰的備用手段加入風電調(diào)峰解決配電網(wǎng)相關(guān)優(yōu)化規(guī)劃問題。這樣既減少了發(fā)電側(cè)投資的成本,又在用戶的不同互動意愿下引導其科學合理用電。在已有的研究基礎(chǔ)上,本文首先根據(jù)風速的特性,建立了風電機組的輸出功率概率模型,將風電的隨機出力問題轉(zhuǎn)化為確定性的問題。隨后又對可中斷負荷進行研究,在此基礎(chǔ)上建立了含風電和可中斷負荷的配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃模型。以各電源建設(shè)運行費用、網(wǎng)損、系統(tǒng)可靠性等因素對模型進行多目標優(yōu)化。最后以標準IEEE14節(jié)點為算例,應(yīng)用量子粒子群算法對風電和可中斷負荷接入進行優(yōu)化配置,并對優(yōu)化結(jié)果進行詳細分析。算例表明,在配電網(wǎng)中接入風電和可中斷負荷能有效降低網(wǎng)損費用和系統(tǒng)運行總成本;量子粒子群算法跟普通粒子群算法相比,不僅尋優(yōu)速度快,而且能夠較好的保持種群的多樣性,體現(xiàn)了良好的優(yōu)化效率。
【關(guān)鍵詞】：風力發(fā)電 可中斷負荷 多目標優(yōu)化 量子粒子群算法
【學位授予單位】：沈陽工程學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM73
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-17
• 1.1 問題提出與研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究進展13-15
• 1.2.1 風電參與配電網(wǎng)規(guī)劃調(diào)度的研究13-14
• 1.2.2 IL參與系統(tǒng)備用的研究14
• 1.2.3 含風電和IL的配電網(wǎng)調(diào)度研究14-15
• 1.2.4 量子粒子群算法研究15
• 1.3 本文主要研究思路與內(nèi)容15-17
• 2 可中斷負荷概述17-24
• 2.1 引言17
• 2.2 可中斷負荷的提出及意義17-19
• 2.3 國內(nèi)外可中斷負荷的發(fā)展概況19-20
• 2.3.1 IL在國外的發(fā)展情況19-20
• 2.3.2 IL在我國的發(fā)展情況20
• 2.4 IL的主要研究內(nèi)容20-22
• 2.4.1 IL合同20-21
• 2.4.2 IL的應(yīng)用21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-24
• 3 考慮概率特性的風力發(fā)電模型24-31
• 3.1 引言24
• 3.2 風力發(fā)電概述24-25
• 3.2.1 風力發(fā)電的主要運行方式24
• 3.2.2 風電并網(wǎng)對配電網(wǎng)的影響24-25
• 3.3 國內(nèi)外風力發(fā)電發(fā)展概況25-28
• 3.3.1 國外風電發(fā)展概況25-26
• 3.3.2 我國風電發(fā)展概況26-28
• 3.4 風電出力的概率特性28-30
• 3.4.1 正態(tài)分布概述28-29
• 3.4.2 風電出力的概率特性29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 4 含風電和IL的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化模型及算法31-40
• 4.1 引言31
• 4.2 子目標函數(shù)31-32
• 4.2.1 火電機組成本31-32
• 4.2.2 風電的建設(shè)運行費用32
• 4.2.3 網(wǎng)損費用32
• 4.2.4 IL成本32
• 4.3 約束條件32-33
• 4.4 綜合目標函數(shù)33-34
• 4.5 粒子群優(yōu)化算法34-36
• 4.6 量子粒子群算法36-39
• 4.7 本章小結(jié)39-40
• 5 算例分析40-53
• 5.1 引言40
• 5.2 配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)情況40-42
• 5.3 風機參數(shù)設(shè)置及狀態(tài)選擇42-43
• 5.4 其他參數(shù)設(shè)置43-44
• 5.5 粒子群算法應(yīng)用44-46
• 5.6 運算結(jié)果及分析46-52
• 5.6.1 三種情況下的最優(yōu)成本及對比46-47
• 5.6.2 采用綜合目標函數(shù)尋優(yōu)47-50
• 5.6.3 QPSO與PSO算法的比較50-52
• 5.7 本章小結(jié)52-53
• 6 結(jié)論與展望53-55
• 6.1 結(jié)論53-54
• 6.2 主要創(chuàng)新點54
• 6.3 展望54-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-60

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