發(fā)布時(shí)間：2022-12-23 22:45

　　風(fēng)能、太陽能等可再生能源以及負(fù)荷需求具有不確定性。這種不確定性為智能電網(wǎng)規(guī)劃增加了不確定因素。蒙特卡洛隨機(jī)模擬能夠很好模擬在一定時(shí)間尺度內(nèi)的系統(tǒng)出力情況,因此能有效處理系統(tǒng)不確定性因素,且在處理此類優(yōu)化配置問題時(shí),萬有引力算法（GSA）能體現(xiàn)極強(qiáng)的快速性和準(zhǔn)確性。所以為有效提高獨(dú)立型微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性,在充分考慮微電網(wǎng)供電可靠性和可再生能源浪費(fèi)的基礎(chǔ)上,以系統(tǒng)平準(zhǔn)化能源成本（LCOE）最優(yōu)為目標(biāo),提出蒙特卡羅模擬嵌入萬有引力搜索算法（GSA-MCS）對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行求解。GSA-MCS的主要思路是通過蒙特卡羅模擬模擬風(fēng)光負(fù)荷的不確定性,然后將模擬的負(fù)荷數(shù)據(jù)代入萬有引力搜索算法進(jìn)行容量優(yōu)化配置求解。該方法首先利用蒙特卡羅模擬處理風(fēng)、光及負(fù)荷的不確定性,并采用萬有引力搜索算法進(jìn)行全局尋優(yōu)得到風(fēng)、光、儲(chǔ)最優(yōu)配置方案。配置方案確定了在不同累積概率水平下的配置容量。本文以某海島微電網(wǎng)為例進(jìn)行仿真分析并驗(yàn)證了方法的有效性。仿真結(jié)果顯示不同累積概率水平下,微電網(wǎng)中風(fēng)機(jī)、光伏板、儲(chǔ)能電池?cái)?shù)量相較于傳統(tǒng)方法都有所減少,其平準(zhǔn)化能源成本也相應(yīng)下降。相較于傳統(tǒng)的優(yōu)化配置方法,本文所提模型能夠在進(jìn)行獨(dú)立微網(wǎng)優(yōu)化配置... 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 微電網(wǎng)模型
    1.1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型
    1.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)模型
    1.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)模型
2 獨(dú)立型微網(wǎng)優(yōu)化配置模型
    2.1 優(yōu)化變量
    2.2 目標(biāo)函數(shù)
    2.3 約束條件
3 優(yōu)化配置方法
    3.1 萬有引力搜索算法
    3.2 蒙特卡羅模擬
    3.3 優(yōu)化配置算法流程
4 算例分析
    4.1 參數(shù)設(shè)置
    4.2 仿真結(jié)果分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的微網(wǎng)混合儲(chǔ)能容量優(yōu)化配置[J]. 王利猛,劉久成,田春光,李國慶,魏文震.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(01)
[3]基于改進(jìn)二進(jìn)制蝙蝠算法的獨(dú)立型微網(wǎng)容量優(yōu)化配置[J]. 盛四清,張晶晶,陳玉良.  電力建設(shè). 2017(11)
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