本文關(guān)鍵詞：虛擬發(fā)電廠的優(yōu)化調(diào)度模型及求解，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著可再生能源發(fā)電技術(shù)的成熟以及相關(guān)政策的扶持,分布式電源已經(jīng)在電力系統(tǒng)中占據(jù)了至關(guān)重要的地位。然而,當大量分布式電源接入電網(wǎng)時,其難于管理、隨機性高、可控性差等缺陷也逐漸凸顯出來。虛擬發(fā)電廠是分布式電源與電網(wǎng)調(diào)度之間的一個層級,對電網(wǎng)調(diào)度屏蔽了底層大量分布式電源的復(fù)雜特性,成為了一個可以參與電力調(diào)度的概念電廠。虛擬發(fā)電廠概念的提出為分布式電源的進一步發(fā)展提供了可行的理論框架,在節(jié)能減排、生態(tài)環(huán)境保護等方面具有重要的現(xiàn)實意義。然而,內(nèi)部分布式電源的多樣性與復(fù)雜性,也對虛擬發(fā)電廠的能量管理及運行優(yōu)化提出了挑戰(zhàn)。本文提出了一種虛擬發(fā)電廠的優(yōu)化調(diào)度模型,并研究了大規(guī)模優(yōu)化調(diào)度問題下基于變量約簡的求解策略。第一,為了實現(xiàn)可控機組的優(yōu)化變量約簡,分析了優(yōu)化變量集的調(diào)度成本外特性,并針對凸優(yōu)化問題給出了僅具有線性時間復(fù)雜度、基于邊際成本的快速求解算法；針對工程常用的凸二次函數(shù)模型,給出了調(diào)度成本外特性的擬合形式。優(yōu)化變量約簡將整個優(yōu)化問題分而治之,大幅減少了VPP調(diào)度中心面臨的優(yōu)化問題的變量個數(shù)。第二,為了實現(xiàn)不可控機組的隨機變量約簡,使用了聚類的思想；利用Pearson相關(guān)系數(shù)構(gòu)造表征分布式電源相異性的距離矩陣,并基于多維標度法抽取隨機變量的低維坐標表示；基于坐標,隨機變量聚類可以通過經(jīng)典K-means算法予以實現(xiàn)。第三,為了實現(xiàn)不可控機組的出力預(yù)測,對比了多種預(yù)測模型,其中以基于相空間與時間的前向BP網(wǎng)絡(luò)性能最佳；基于對預(yù)測誤差分布的假設(shè)提出了區(qū)間預(yù)測模型,并討論了預(yù)測誤差的相關(guān)性。算例顯示出變量約簡具有減少模型數(shù)量、優(yōu)化維護代價以及提高預(yù)測模型性能的作用。第四,針對非凸優(yōu)化問題,將量子遺傳算法用于VPP優(yōu)化調(diào)度問題的求解。設(shè)計了針對該類優(yōu)化問題的編碼、解碼策略,并以算例測試了該方案的有效性。
【關(guān)鍵詞】：虛擬發(fā)電廠 優(yōu)化調(diào)度 變量約簡 時間序列預(yù)測 量子遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 分布式電源11-12
• 1.2.2 虛擬發(fā)電廠理論研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 虛擬發(fā)電廠的工程實踐現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文組織架構(gòu)15-16
• 第二章 虛擬發(fā)電廠優(yōu)化模型16-22
• 2.1 VPP的組成單元16-19
• 2.1.1 常規(guī)機組16
• 2.1.2 風力發(fā)電單元16-17
• 2.1.3 光伏發(fā)電單元17-18
• 2.1.4 負荷18
• 2.1.5 其他組成單元18-19
• 2.2 VPP的組成架構(gòu)19-20
• 2.3 VPP優(yōu)化模型20-22
• 第三章 可控機組的優(yōu)化變量約簡22-28
• 3.1 優(yōu)化變量約簡的概念22-23
• 3.2 調(diào)度成本外特性算法23-25
• 3.2.1 基于優(yōu)化問題求解的算法23
• 3.2.2 基于邊際成本的快速算法23-25
• 3.3 算例25-27
• 3.3.1 基于優(yōu)化問題求解25-26
• 3.3.2 基于邊際成本的求解算法26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 第四章 分布式電源的隨機變量約簡28-46
• 4.1 隨機變量約簡的概念28-30
• 4.2 不確定性能源的相關(guān)性30-31
• 4.3 隨機變量的聚類31-33
• 4.3.1 聚類分析的概念31
• 4.3.2 基于相似度運作的聚類算法31-32
• 4.3.3 K-means聚類算法32-33
• 4.4 基于相關(guān)矩陣的坐標表示33-36
• 4.4.1 特征抽取的概念33-34
• 4.4.2 多維尺度分析34-36
• 4.5 出力預(yù)測模型36-40
• 4.5.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出力預(yù)測36-37
• 4.5.2 基于三次指數(shù)平滑的出力預(yù)測37-38
• 4.5.3 基于方差的區(qū)間估計38-40
• 4.5.4 模型預(yù)測誤差的相關(guān)性40
• 4.6 處理流程及算例分析40-45
• 4.6.1 隨機變量的約簡41-42
• 4.6.2 約簡變量的預(yù)測模型42-43
• 4.6.3 方差估計與相關(guān)分析43-45
• 4.6.4 變量約簡對預(yù)測誤差的影響45
• 4.7 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于量子遺傳算法的優(yōu)化求解46-58
• 5.1 遺傳算法與量子計算簡介46-47
• 5.2 遺傳算法47-49
• 5.3 量子遺傳算法49-52
• 5.3.1 量子編碼50
• 5.3.2 染色體的測量50-51
• 5.3.3 種群演化51-52
• 5.4 解的編解碼策略52-56
• 5.4.1 基本遺傳算法的編碼52-54
• 5.4.2 問題的轉(zhuǎn)化54
• 5.4.3 解碼策略54-56
• 5.5 QGA解優(yōu)化問題的算例56-57
• 5.6 本章小結(jié)57-58
• 第六章 虛擬發(fā)電廠優(yōu)化算例及分析58-68
• 6.1 優(yōu)化流程與算例設(shè)定58-59
• 6.2 不確定性分布式電源出力預(yù)測59-60
• 6.3 可控機組的優(yōu)化調(diào)度60-63
• 6.3.1 約簡變量調(diào)度成本計算61-62
• 6.3.2 調(diào)度中心決策62-63
• 6.3.3 出力目標的再分配63
• 6.4 連續(xù)時間段的優(yōu)化問題求解63-65
• 6.4.1 虛擬發(fā)電廠的優(yōu)化調(diào)度64-65
• 6.4.2 分布式電源的優(yōu)化調(diào)度65
• 6.5 本章小結(jié)65-68
• 第七章 總結(jié)與展望68-70
• 致謝70-72
• 參考文獻72-76
• 作者簡介76

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  本文關(guān)鍵詞：虛擬發(fā)電廠的優(yōu)化調(diào)度模型及求解，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：255948