风-光热-水电联合系统优化调度

发布时间：2020-12-28 01:10

　　随着我国新型清洁能源产业的发展,大量风能、太阳能发电站接入电网,而风能、太阳能具有波动性、间歇性、随机性强等特点,给电网接纳风能、太阳能带来了很大的困难。如何有效的平抑风能、太阳能的波动,降低新能源对电网的影响,受到很多学者的关注。含热功能的光热电站以其较高的能量利用率,高效的能量储存功能,给新能源并网问题提供了新的解决办法。但光热电站存在复杂的能量转换,这给建模、优化调度带来了一定的困难。因此,如何以合理的策略进行调度,以及如何寻找复杂模型的求解方法都是迫切需要处理的问题。本文首先介绍了联合发电系统的构成以及各部分的基本原理,分析了光热电站的储能力在联合系统中的作用。分析了风电场、光热电站的功率特性、实际出力以及和负荷变化之间的关联,针对光热电站特别介绍了其储能系统以及储能模型。最终,总结了联合发电系统的目标函数以及各种约束条件,建立了风、光热、水电多能联合发电系统调度模型。为了求解上述建立的具有约束条件的单目标优化问题,本文针对粒子群算法易于早熟,容易被困在局部最优点的缺点,改进了动态调整学习因子和惯性权重的含驻留粒子的粒子群算法(CCRPSO)。通过罚函数法将约束条件融入目标函数... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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1 绪论
    1.1 论文的研究背景及意义
    1.2 风力发展现状
    1.3 光热发电现状
    1.4 水力发电现状
    1.5 多能源联合调度研究现状
        1.5.1 含光热电站系统研究现状
        1.5.2 含风电与水电的系统研究现状
    1.6 课题的主要研究内容
2 风-光热-水电联合系统调度理论
    2.1 风力发电机
        2.1.1 风力发电机的结构
        2.1.2 风力机与传动模型
    2.2 太阳能光热发电技术
        2.2.1 光热电站的原理及基本组成
        2.2.2 光热电站的分类
        2.2.3 光热电站的储能系统
    2.3 水电站
        2.3.1 水轮机及其原理
        2.3.2 水轮机调节
    2.4 本章小结
3 风、光热、水电联合系统调度模型
    3.1 风电场模型
        3.1.1 风电场实际出力
        3.1.2 风电场出力与负荷的关系
        3.1.3 风电场出力分析结论
    3.2 光热电站模型
        3.2.1 光照资源
        3.2.2 光热电站实际出力及与负荷关系
        3.2.3 光热电站储能模型
        3.2.4 光热电站出力分析结论
    3.3 联合系统的原理及工作方式
    3.4 联合系统模型
        3.4.1 目标函数
        3.4.2 约束条件
    3.5 本章小结
4 改进动态参数的含驻留粒子的粒子群算法
    4.1 标准粒子群算法
        4.1.1 粒子群算法基本原理
        4.1.2 基本粒子群算法流程
        4.1.3 粒子群算法的参数
    4.2 约束问题的处理
    4.3 改进动态参数的含驻留粒子的粒子群算法
    4.4 CCRPSO算法的流程
    4.5 本章小结
5 风-光热-水电联合系统优化调度模型及CCRPSO算法验证
    5.1 模型参数设置
        5.1.1 参考电价
        5.1.2 风电场的输出功率
        5.1.3 水电站参数
        5.1.4 光功率预测值以及光热电站参数
    5.2 模型结果分析
        5.2.1 未加入CSP电站
        5.2.2 加入CSP电站
        5.2.3 算法改进效果分析
        5.2.4 联合系统日经济效益
    5.3 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录
    在校期间发表论文情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]Energy Storage Performance of a PCM in the Solar Storage Tank[J]. MAO Qianjun,CHEN Hongzhang,YANG Yizhi.  Journal of Thermal Science. 2019(02)
[2]2019年光伏及风电产业前景预测与展望[J]. 吕鑫,刘天予,董馨阳,祁雨霏,吕一明.  北京理工大学学报(社会科学版). 2019(02)
[3]基于成本最优的含储热光热电站与火电机组联合出力日前调度[J]. 崔杨,杨志文,仲悟之,赵钰婷,叶小晖.  电力自动化设备. 2019(02)
[4]亿千瓦级时代中国水电调度问题及其进展[J]. 程春田,武新宇,申建建,李刚,廖胜利,刘本希.  水利学报. 2019(01)
[5]我国水电行业基本情况及未来发展趋势[J]. 吴玉亮.  科技风. 2018(35)
[6]含太阳能光热电站的风-光热-水电力系统联合优化调度[J]. 田录林,张盛炜,田琦,巨思远,张沛文.  通信电源技术. 2018(11)
[7]风电行业发展、运维及设备润滑现状[J]. 徐丽秋,兰奕,孙晓婷,王家鹏.  润滑油. 2018(05)
[8]基于改进BBO算法的风电-水电互补优化运行策略[J]. 江岳春,何钟南,刘爱玲.  电力系统保护与控制. 2018(10)
[9]一种动态调整惯性权重的粒子群优化算法[J]. 董红斌,李冬锦,张小平.  计算机科学. 2018(02)
[10]含流域梯级水电的水火风互补发电系统联合运行优化[J]. 肖欣,周渝慧,何时有,张宁.  电力自动化设备. 2018(02)

博士论文
[1]水泵水轮机驼峰区流动机理及瞬态特性研究[D]. 李德友.哈尔滨工业大学 2017

硕士论文
[1]基于高斯过程回归的风电场短期风速预测方法研究[D]. 王玲.武汉科技大学 2018
[2]高低温环境下太阳能蓄热特性数值模拟研究[D]. 张丽娅.东北石油大学 2017
[3]太阳能发电技术的综合评价及应用前景研究[D]. 辛培裕.华北电力大学 2015



本文编号：2942849