隨著可再生能源發(fā)電的大規(guī)模發(fā)展,風(fēng)光發(fā)電并網(wǎng)容量逐年上升,新能源發(fā)電功率波動(dòng)對(duì)于并網(wǎng)后電網(wǎng)的影響也日益加大,嚴(yán)重時(shí)甚至影響到電網(wǎng)正常運(yùn)行。因此,電網(wǎng)在整合可再生能源后需要調(diào)節(jié)負(fù)荷來(lái)保持穩(wěn)定。同時(shí),隨著云計(jì)算的發(fā)展,大型數(shù)據(jù)中心因其高能耗、功率可調(diào)正逐漸成為并網(wǎng)后電網(wǎng)潛在的良好可控負(fù)載。然而,數(shù)據(jù)中心負(fù)載調(diào)配對(duì)于電網(wǎng)的影響是不可控的,為了保證新能源并網(wǎng)后發(fā)電量的有效利用和整個(gè)電網(wǎng)的穩(wěn)定,本文從以下兩個(gè)方面進(jìn)行研究:1.在多數(shù)據(jù)中心情況下合理分配數(shù)據(jù)中心負(fù)載容量,從而減少網(wǎng)損。本文基于負(fù)載容量和損耗的關(guān)系設(shè)計(jì)一種最優(yōu)的負(fù)載分配方法,使得在多數(shù)據(jù)中心的情況下能夠?qū)崟r(shí)得到當(dāng)前負(fù)載容量最優(yōu)分配量,從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)損耗最小。此外,本文還考察了數(shù)據(jù)中心在現(xiàn)實(shí)情況下進(jìn)行功耗調(diào)整所面臨的靈敏度和時(shí)延等問(wèn)題對(duì)網(wǎng)損的影響。2.利用數(shù)據(jù)中心功率可調(diào)的特性改善可再生能源并網(wǎng)后的電網(wǎng)穩(wěn)定性。本文從頻率、母線電壓和支路功率三個(gè)角度出發(fā)提出了數(shù)據(jù)中心動(dòng)態(tài)負(fù)載調(diào)節(jié)策略,該策略不僅可以獲得能夠在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)將電網(wǎng)頻率保持在安全范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)中心功耗值,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的頻率穩(wěn)定,而且還可以保證電網(wǎng)中各個(gè)母線上的電壓、支路功率不越限。最后...

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

13圖4-1兩點(diǎn)交叉操作示意圖對(duì)當(dāng)前種群進(jìn)行變異操作這里采用高斯變異策略，設(shè)置均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，每個(gè)屬性發(fā)生變異的獨(dú)立概率為0.1。計(jì)算種群中個(gè)體的適應(yīng)度選擇適應(yīng)度大的個(gè)體4.結(jié)束循環(huán)并輸出最大適應(yīng)度個(gè)體作為最優(yōu)解。在該算法中，我們使用向量來(lái)表示每個(gè)個(gè)體，每個(gè)數(shù)據(jù)中心在每個(gè)時(shí)....

14“mean_squared_error”。Adam是一種基于一階梯度的隨機(jī)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法，基于低階矩的自適應(yīng)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算效率高。它需要的內(nèi)存很少，對(duì)梯度的對(duì)角重新縮放是不變的，并且非常適合于數(shù)據(jù)和/或參數(shù)很大的問(wèn)題[82]。4....

17圖4-4靈敏度實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖上圖表示不同靈敏度對(duì)于網(wǎng)損的影響，橫軸代表靈敏度，縱軸代表電網(wǎng)的平均網(wǎng)損。從上圖可以看出，當(dāng)e=0即靈敏度為0，表示數(shù)據(jù)中心功率是恒定的，這種情況下的網(wǎng)損是最高的，而當(dāng)e=0.3之后平均網(wǎng)損基本保持在20MW左右，由此可以看出數(shù)據(jù)中心作為動(dòng)態(tài)負(fù)載能夠有....

17圖4-4靈敏度實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖上圖表示不同靈敏度對(duì)于網(wǎng)損的影響，橫軸代表靈敏度，縱軸代表電網(wǎng)的平均網(wǎng)損。從上圖可以看出，當(dāng)e=0即靈敏度為0，表示數(shù)據(jù)中心功率是恒定的，這種情況下的網(wǎng)損是最高的，而當(dāng)e=0.3之后平均網(wǎng)損基本保持在20MW左右，由此可以看出數(shù)據(jù)中心作為動(dòng)態(tài)負(fù)載能夠有....

本文編號(hào)：4008453