發(fā)布時(shí)間：2017-08-03 09:23

  本文關(guān)鍵詞：微電網(wǎng)中混合儲能系統(tǒng)的控制策略研究

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【摘要】：微電網(wǎng)作為一個小型發(fā)配電系統(tǒng),能夠?qū)⒁欢▍^(qū)域的分布式電源匯集起來,實(shí)現(xiàn)自我控制和管理。儲能技術(shù)作為微電網(wǎng)中一個關(guān)鍵技術(shù),在平抑可再生能源功率波動、實(shí)現(xiàn)電力調(diào)峰、改善電能質(zhì)量、提高系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性等方面起著至關(guān)重要的作用。混合儲能系統(tǒng)綜合了不同儲能技術(shù)的優(yōu)勢,具有更好的系統(tǒng)特性,是儲能技術(shù)的發(fā)展方向。針對蓄電池-超級電容器組成的混合儲能系統(tǒng)在微電網(wǎng)中的應(yīng)用,本文從容量配置和控制策略方面進(jìn)行了研究分析,具體內(nèi)容如下:本文首先介紹了分布式發(fā)電技術(shù)的工作原理,并建立了風(fēng)電、光伏、微型燃?xì)廨啓C(jī)和混合儲能系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。針對混合儲能系統(tǒng)在獨(dú)立型風(fēng)光微電網(wǎng)中的應(yīng)用,采用遺傳算法對其容量配置進(jìn)行了優(yōu)化求解。分析了微電網(wǎng)的不同運(yùn)行方式,分別考慮并網(wǎng)時(shí)功率交換的實(shí)時(shí)電價(jià)和孤島運(yùn)行時(shí)的負(fù)荷缺電量,建立起并網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性評價(jià)指標(biāo)和孤島負(fù)荷缺電指標(biāo)。針對可再生能源輸出功率波動和網(wǎng)內(nèi)供需功率的不平衡,提出了平抑功率波動和適應(yīng)微電網(wǎng)不同運(yùn)行模式的小波包-模糊控制策略,根據(jù)超級電容器和蓄電池的特性分別承擔(dān)不同的平抑任務(wù)。通過MATLAB從并網(wǎng)和孤島兩種運(yùn)行方式對控制策略進(jìn)行仿真,結(jié)果表明該控制策略能夠使微電網(wǎng)在并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)具有更好的經(jīng)濟(jì)性,同時(shí)提高了孤島運(yùn)行的可靠性。電動汽車通過充放電設(shè)施接入微電網(wǎng),不僅能夠就地消納可再生能源,也能夠作為可調(diào)度的儲能單元參與微電網(wǎng)運(yùn)行。本文在建立電動汽車數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,以微電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和儲能設(shè)備購置成本為優(yōu)化目標(biāo),在并網(wǎng)型微電網(wǎng)和離網(wǎng)型微電網(wǎng)這兩個不同場合下,研究電動汽車參與電網(wǎng)調(diào)度前后對混合儲能系統(tǒng)的容量配置的影響。在MATLAB中使用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行求解,結(jié)果表明電動汽車作為儲能單元參與微電網(wǎng)的運(yùn)行調(diào)度,能夠降低儲能設(shè)備的容量需求,提高微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。
【關(guān)鍵詞】：微電網(wǎng) 混合儲能系統(tǒng) 模糊控制 電動汽車 容量優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM727;TK02
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 微電網(wǎng)的研究發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 儲能技術(shù)研究發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 混合儲能系統(tǒng)在微電網(wǎng)中的應(yīng)用13-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第2章 混合儲能系統(tǒng)模型及其容量配置16-27
• 2.1 分布式發(fā)電技術(shù)16-20
• 2.1.1 風(fēng)力發(fā)電技術(shù)16-17
• 2.1.2 光伏發(fā)電技術(shù)17-19
• 2.1.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)19-20
• 2.2 混合儲能系統(tǒng)及其等效模型20-23
• 2.2.1 蓄電池20-21
• 2.2.2 超級電容器21-22
• 2.2.3 混合儲能系統(tǒng)充放電模型22-23
• 2.3 風(fēng)光微電網(wǎng)中混合儲能系統(tǒng)的容量配置23-26
• 2.3.1 容量優(yōu)化函數(shù)23-24
• 2.3.2 算法選擇24-25
• 2.3.3 仿真計(jì)算25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 混合儲能系統(tǒng)的小波包-模糊控制27-37
• 3.1 微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及運(yùn)行模式27-28
• 3.2 不同運(yùn)行模式下的混合儲能評價(jià)指標(biāo)28-29
• 3.2.1 并網(wǎng)運(yùn)行下的評價(jià)指標(biāo)28-29
• 3.2.2 孤島運(yùn)行下的評價(jià)指標(biāo)29
• 3.3 混合儲能系統(tǒng)的充放電控制策略29-32
• 3.3.1 小波包分解的應(yīng)用30-31
• 3.3.2 并網(wǎng)/孤島下的自適應(yīng)模糊控制31-32
• 3.4 算例分析32-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 計(jì)及電動汽車的混合儲能系統(tǒng)容量優(yōu)化37-47
• 4.1 電動汽車的應(yīng)用與數(shù)學(xué)模型37-40
• 4.1.1 電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀37-38
• 4.1.2 電動汽車充電方式介紹38-39
• 4.1.3 電動汽車數(shù)學(xué)模型39-40
• 4.2 微電網(wǎng)優(yōu)化模型40-42
• 4.2.1 系統(tǒng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)40-41
• 4.2.2 約束條件41-42
• 4.2.3 改進(jìn)的遺傳算法42
• 4.3 算例分析42-46
• 4.3.1 并網(wǎng)運(yùn)行下的容量優(yōu)化43-45
• 4.3.2 離網(wǎng)運(yùn)行下的容量優(yōu)化45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 結(jié)論與展望47-49
• 5.1 結(jié)論47-48
• 5.2 展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和參加科研情況53-54
• 致謝54

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1 鄭漳華;艾芊;;微電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀及在我國的應(yīng)用前景[J];電網(wǎng)技術(shù);2008年16期

2 麻敏;韓繼明;麻秀慧;陳衍妍;;淺談微電網(wǎng)[J];科技資訊;2009年15期

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6 安智敏;羅時(shí)光;;微電網(wǎng)的概念及發(fā)展[J];內(nèi)蒙古石油化工;2011年21期

7 王t，

本文編號：613621