本文選題：主動(dòng)配電網(wǎng)　切入點(diǎn)：風(fēng)功率預(yù)測(cè)　出處：《天津大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著新型分布式能源發(fā)電技術(shù)的進(jìn)一步成熟和發(fā)展,大規(guī)模的環(huán)保、清潔、節(jié)能的分布式電源和微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行,可再生能源的滲透率的不斷提高,配電網(wǎng)從傳統(tǒng)單相輻射分配電能的配電網(wǎng)逐步過渡到滿足主配網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行的主動(dòng)配電網(wǎng)。具有高度互動(dòng)特性的主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)模式未電力公司的調(diào)度部門提供了更多的選擇。同時(shí),也對(duì)調(diào)度部門調(diào)度分布式的電源帶來新的挑戰(zhàn)。本文對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中各類典型分布式電源、儲(chǔ)能及負(fù)荷特性進(jìn)行了分析,建立了風(fēng)力發(fā)電單元、光伏發(fā)電單元、微型燃?xì)廨啓C(jī)單元、負(fù)荷以及能量?jī)?chǔ)存單元的數(shù)學(xué)模型,并設(shè)計(jì)了各個(gè)單元的類圖;進(jìn)一步研究了主動(dòng)配電網(wǎng)中光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電的功率預(yù)測(cè)方法,利用聚類以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法對(duì)風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行功率預(yù)測(cè),并分析了模型誤差;在此基礎(chǔ)上,提出了主動(dòng)配電網(wǎng)邏輯控制策略、長(zhǎng)時(shí)間尺度以及短時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度方法,提出了主動(dòng)配電網(wǎng)多源協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型,采用SQP算法求解,并使用IEEE 13節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)模型進(jìn)行了測(cè)試,驗(yàn)證了優(yōu)化調(diào)度算法的正確性。本文在上述研究基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了多源協(xié)同優(yōu)化調(diào)度工作流程以及包含多尺度優(yōu)化功能的調(diào)度框架,提出了主動(dòng)配電網(wǎng)分層分區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu),并開發(fā)了主動(dòng)配電網(wǎng)多源協(xié)同優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)軟件,對(duì)硬件資源、數(shù)據(jù)及軟件功能模塊進(jìn)行有效組織,為主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度提供了實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。
[Abstract]:With the further development of new distributed energy generation technology, large-scale environmental protection, clean, energy-saving distributed power generation and microgrid grid operation, the penetration of renewable energy is increasing. The distribution network is gradually transitioning from the traditional single-phase radiation distribution network to the active distribution network that meets the coordinated operation of the main distribution network. The highly interactive operation mode of the active distribution network is not provided by the dispatching department of the power company. More options. At the same time, In this paper, the typical distributed generation, energy storage and load characteristics in active distribution network are analyzed, and wind power generation unit and photovoltaic power generation unit are established. The mathematical model of micro gas turbine unit, load and energy storage unit, and the class diagram of each unit are designed, and the power prediction method of photovoltaic and wind power generation in active distribution network is further studied. Cluster and BP neural network are used to predict photovoltaic data, time series prediction algorithm based on neural network is used to predict the power of wind power generation data, and model error is analyzed. The logical control strategy, long time scale and short time scale optimal dispatching method for active distribution network are proposed, and the multi-source cooperative optimal dispatching model for active distribution network is proposed, which is solved by SQP algorithm. The IEEE 13-bus distribution network model is used to test and verify the correctness of the optimal scheduling algorithm. Based on the above research, the multi-source cooperative optimal scheduling workflow and the scheduling framework with multi-scale optimization functions are designed. In this paper, the architecture of the active distribution network monitoring system is proposed, and the multi-source cooperative optimal dispatching system software is developed. The hardware resources, data and software function modules are organized effectively. It provides a platform for optimal dispatching of active distribution network.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.52;TM73

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本文編號(hào)：1678928