冷热电联供型微电网优化运行研究

发布时间：2018-05-29 05:57

本文选题：冷热电联供 + 优化运行　；参考：《东南大学》2016年硕士论文

【摘要】：随着经济社会的不断发展,化石能源逐渐枯竭,污染物排放严重,环境问题日益突出,发展清洁、低碳能源成为必然。分布式能源越来越受到各国的重视,并得到了迅速发展。冷热电联供系统因其能源利用率高、环境污染少而被广泛应用到各个领域,可以同时向用户提供冷、热、电能,满足用户多样性的用能需要。目前,关于分布式冷热电联供型微电网优化运行的研究大多是日前经济调度的研究,然而,由于可再生能源的不确定性,日内波动比较大,造成日前预测和日内实际值往往不同,日前的优化调度很难满足日内运行的需求。本文主要研究如何处理可再生能源的不确定性,重点是如何减少可再生能源不确定性对系统优化运行的影响。本文完成的主要工作如下：(1)冷热电联供型微电网系统单元建模研究首先研究影响光伏发电和风电出力的因素,建立相应的数学模型;重点研究联供设备(微型燃气轮机和燃料电池)运行特性,建立相应的数学模型；同时研究冷热电联供型微电网的部分辅助设备及储能设备(蓄电池和蓄热槽),建立辅助设备模型以及储能设备自身损耗的数学模型。冷热电联供型微电网优化运行的核心基础是掌握每个分布式单元的特性,建立准确的数学模型。能否建立准确的数学模型,直接影响系统的能量管理和优化运行。(2)考虑房屋冷热特性的日前-实时优化调度研究日前-实时优化调度模型主要包括两个部分：日前优化调度和实时调整。日前优化调度是一个经济调度模型,同时考虑了环境影响因素,根据负荷及可再生能源的预测值,优化未来24h各单元的出力计划,模型通过改进粒子群算法求解。实时调度是为了解决可再生能源和负荷波动对优化运行的影响,减少联络线功率波动。实时调度模型利用房屋温度特性,通过调整房间的温度(房间温度允许在一定的范围内波动),并制定相关的调整策略,平滑联络线处的功率波动,减少对上级电网调度的影响,实现微电网对大电网的可控性。(3)基于模型预测控制的优化调度研究基于模型预测控制的优化调度算法主要包含两层：滚动层和反馈校正层,滚动层包括预测和滚动优化。在每个时段,预测和滚动优化都会执行一次,优化是在预测的基础上进行的,只有未来第一个时段的优化结果才会被执行,下一个时刻,预测和优化重复执行一次。在实时阶段,首先预测误差,然后根据这个误差,反馈校正模块对各个单元的出力进行相应的调整。由于算法包含反馈校正环节,可以很好地减少预测误差带来的影响。
[Abstract]:With the development of economy and society , fossil energy is gradually depleted , pollutant discharge is serious , environmental problem is becoming more and more serious , development of clean and low carbon energy becomes inevitable .
The optimization scheduling algorithm based on model predictive control includes two parts : rolling layer and feedback correction layer .
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM732

【参考文献】