本文關(guān)鍵詞：微網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行方法研究

  更多相關(guān)文章： 微網(wǎng) 分布式發(fā)電 優(yōu)化運(yùn)行 點(diǎn)估計(jì)法 自適應(yīng)螢火蟲算法

【摘要】：微網(wǎng)能夠整合分布式發(fā)電(distributed generation,DG)的優(yōu)勢(shì),協(xié)調(diào)分布式電源與大電網(wǎng)之間的矛盾,充分合理利用各種分布式能源,結(jié)合本地負(fù)荷、儲(chǔ)能系統(tǒng)以及相關(guān)監(jiān)控和保護(hù)等二次裝置,構(gòu)成具有自我保護(hù)、控制和管理能力的新型電力系統(tǒng)。但是針對(duì)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)微網(wǎng)運(yùn)行有效控制,和能量管理和調(diào)度方面所存在的諸多問題,仍然需要進(jìn)一步展開研究。其中,微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也是研究中的一個(gè)難點(diǎn)問題。微網(wǎng)內(nèi)部存在許多DG以及本地負(fù)荷,有并網(wǎng)運(yùn)行和孤島運(yùn)行兩種運(yùn)行方式,分散了調(diào)度風(fēng)險(xiǎn),提高了供電可靠性;但微網(wǎng)中風(fēng)力發(fā)電、光伏單元的發(fā)電量與天氣狀況、環(huán)境溫度、風(fēng)速、日照輻射量等條件密切相關(guān),而且發(fā)電模式、負(fù)荷需求和市場(chǎng)價(jià)格具有不確定性,而具有確定性的方法則依賴于所輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,但在關(guān)于微網(wǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的輸入時(shí),很難保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在一個(gè)開放的電力市場(chǎng),市場(chǎng)價(jià)格和負(fù)荷需求更加難以預(yù)測(cè)。此外,由于風(fēng)速和光照強(qiáng)度是間歇性的,因此風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電是不可控的并伴隨著較大的功率波動(dòng)。因此,傳統(tǒng)優(yōu)化方法的有效性,需要重新審視。在采用新方法時(shí)需要考慮所輸入數(shù)據(jù)的間歇性變化。由于含有可再生能源的微網(wǎng)存在各種不確定性,因此需要使用概率方法對(duì)其進(jìn)行分析。本文在微網(wǎng)不確定條件下提出了基于點(diǎn)估計(jì)法(point estimate method,PEM)和自適應(yīng)螢火蟲算法(adaptive firefly algorithm,AFA)的概率能量運(yùn)行管理方法,該方法中2點(diǎn)估計(jì)法用于分析微網(wǎng)的不確定性,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)隨機(jī)變量概率分布結(jié)果的求解,應(yīng)用到電力系統(tǒng)概率潮流計(jì)算中時(shí),能得到較高的精度�；谧赃m應(yīng)變異技術(shù)的改進(jìn)螢火蟲優(yōu)化算法用以確定微電網(wǎng)的最優(yōu)能量管理,提高算法的收斂性,避免陷入局部最優(yōu)解。最后通過一個(gè)典型的微網(wǎng)模型來驗(yàn)證該方法的有效性和經(jīng)濟(jì)性。
【關(guān)鍵詞】：微網(wǎng) 分布式發(fā)電 優(yōu)化運(yùn)行 點(diǎn)估計(jì)法 自適應(yīng)螢火蟲算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM732
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 課題背景及意義10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 國(guó)外微網(wǎng)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)微網(wǎng)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本文的研究工作17-19
• 第2章 微網(wǎng)的概念與數(shù)學(xué)模型19-27
• 2.1 微網(wǎng)的結(jié)構(gòu)19-20
• 2.2 微網(wǎng)運(yùn)行方式20-21
• 2.2.1 并網(wǎng)運(yùn)行方式20-21
• 2.2.2 孤島運(yùn)行方式21
• 2.3 微電源的數(shù)學(xué)模型21-26
• 2.3.1 風(fēng)力發(fā)電數(shù)學(xué)模型21-22
• 2.3.2 光伏發(fā)電數(shù)學(xué)模型22
• 2.3.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)數(shù)學(xué)模型22-23
• 2.3.4 燃料電池?cái)?shù)學(xué)模型23-24
• 2.3.5 儲(chǔ)能裝置數(shù)學(xué)模型24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 微網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型求解27-39
• 3.1 微網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行數(shù)學(xué)模型27-29
• 3.1.1 目標(biāo)函數(shù)27-28
• 3.1.2 約束條件28-29
• 3.2 概率模型的建立29-32
• 3.2.1 隨機(jī)變量特征29-30
• 3.2.2 基于2點(diǎn)估計(jì)法的數(shù)學(xué)模型30-32
• 3.3 自適應(yīng)改進(jìn)螢火蟲算法32-37
• 3.3.1 螢火蟲間的距離33
• 3.3.2 螢火蟲間的吸引力33
• 3.3.3 螢火蟲的運(yùn)動(dòng)33
• 3.3.4 螢火蟲算法的不足33-34
• 3.3.5 螢火蟲算法的改進(jìn)34-36
• 3.3.6 數(shù)值驗(yàn)證36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第4章 微網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行分析39-48
• 4.1 算例參數(shù)39-42
• 4.2 算例優(yōu)化結(jié)果42-43
• 4.3 概率分析43-44
• 4.4 儲(chǔ)能裝置的容量?jī)?yōu)化配置44-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第5章 結(jié)論與展望48-50
• 5.1 結(jié)論48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果54-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作55-56
• 致謝56

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李鵬;張玲;王偉;楊希磊;趙義術(shù);;微網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用與分析[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2009年20期

2 韓奕;張東霞;胡學(xué)浩;梁才浩;程軍照;梁惠施;;中國(guó)微網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系研究[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2010年01期

3 撖奧洋;鄧星;文明浩;李惠宇;陳曉燕;;高滲透率下大電網(wǎng)應(yīng)對(duì)微網(wǎng)接入的策略[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2010年01期

4 楊仁花;黃偉;關(guān)麗;劉令富;;微網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行控制[J];電網(wǎng)與清潔能源;2010年01期

5 王志霞;張會(huì)民;田偉;;微網(wǎng)研究綜述[J];電氣應(yīng)用;2010年06期

6 魯貽龍;王斌;曹祖亮;;儲(chǔ)能系統(tǒng)改善微網(wǎng)動(dòng)態(tài)性能的研究[J];湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2010年01期

7 牛銘;黃偉;郭佳歡;蘇玲;;微網(wǎng)并網(wǎng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2010年11期

8 馬力;;混合系統(tǒng)微網(wǎng)控制策略分析[J];電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào);2010年06期

9 王錫琳;;含有光伏電源的微網(wǎng)綜述[J];安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2011年02期

10 歐陽(yáng)，

本文編號(hào)：899550