基于多源微网的能源路由优化调度策略研究
发布时间：2021-02-15 02:53
在当前化石能源利用率低和弃风弃光问题日益严重的背景下,集电、热、冷、气的产生、传输、存储和消耗于一体的多能源系统（MES）,是提高整体能源效率和促进大量可再生能源集成的有效途径。MES已经成为近年来大量理论和实践研究的重要课题。针对多能源系统中存在的多种能源形式间的能源转移即能源路由问题及能源优化调度模式复杂化问题。本文以电、气、热多源微网作为主要能源单元,以电、气、热、冷等多种能量流作为主要传输途径,运用能源路由器和能源路由技术,分析多源微网能源供给、传输、转换和分配,进行多源微网能源路由优化调度策略研究。具体研究内容如下:（1）电、气、热多源微网供能和能量传输研究。构建基于能源路由器采用分层结构的多源微网能源网络,在此基础上,建立可再生能源发电、天然气冷热电联产供能模型,及建立电能、燃气和热能传输模型。（2）电、气、热多源微网能量转换和分配研究。构造多能源路由拓扑模型连接能源侧和需求侧,作为供能、负荷、存储设备和传输设备之间的能量枢纽,通过建立包括储能和需求响应的能量主动分配模型进行能量的主动分配。（3）电、气、热多源微网能源路由优化调度策略研究。为实现多种能源之间及源荷之间的能源...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
能源互联网的基本组成
第 4 章 多源微网能源路由优化调度策略的实现，通过多智能体蚁群算法得到任一时刻的最优解，并在 MATLAB 中致性算法的信息共享后将控制参考值发送回 PSCAD 进行分散控制。实现能源路由优化调度策略的算例分析，下表 4.1 中给出了目标优化调度参数。表 4.1 能源路由参数Tab. 4.1 Energy Hub parametersCge HEHh che chh losse maxeS SHCTemaxP LPFSHUPBSACS 0.35 0.95 0.93 0.9 0.03 500 4 1200 0.1 1000 200 Cgh ACHc dise dish lossh maxhSs maxhLmaxgP LPFSHDO HBHES0.4 0.9 0.93 0.9 0.03 500 500 1200 0.1 13.2 1000 e g 1 2 1 0.972 0.23 0.7 0.3 4.6 中给出了一天 24 小时的风电和光伏预测出力。
图 4.8 系统所需的电、热和冷需求Fig. 4.8 Electricity, heat and cold requirements4.4.2 算法改进对比验证为避免系统陷入局部最优解以及消除无法进行快速搜索的缺陷，本文提出多智能体蚁群算法，与传统蚁群算法相比进行验证，在初始参数设置相同的前提下，对比结果如图 4.9 可见。本文所采用的改进算法和传统蚁群算法相比，得到全局最优解的迭代次数02004006008001000120014001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24一天中系统的电能、热能和冷能需求电能/kwh 热能/kwh 冷能/kwh
【参考文献】：
期刊论文
[1]计及需求响应与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度[J]. 张伊宁,何宇斌,晏鸣宇,郭创新,马世英,宋墩文. 电力系统自动化. 2018(20)
[2]基于一致性的微网分布式能量管理调度策略[J]. 阮博,俞德华,李斯吾. 电力系统保护与控制. 2018(15)
[3]基于多智能体网络结构的微电网分布式优化资源管理系统[J]. 白颖,王致杰,邹毅军,朱谷雨,刘水. 电力学报. 2018(02)
[4]能源互联网多能分布式优化研究挑战与展望[J]. 殷爽睿,艾芊,曾顺奇,吴琼,郝然,江迪. 电网技术. 2018(05)
[5]多能源互联系统优化运行与控制技术研究现状与前景展望[J]. 滕云,张铁岩,陈哲. 可再生能源. 2018(03)
[6]多能互补、集成优化能源系统关键技术及挑战[J]. 艾芊,郝然. 电力系统自动化. 2018(04)
[7]基于能量流的电热综合能源系统弃风消纳优化调度模型[J]. 杨帅,陈磊,徐飞,孙亮,陈群,贺克伦,姜拓,戴远航. 电网技术. 2018(02)
[8]基于能量路由器的能源互联网分层分区优化[J]. 郭慧,汪飞,张笠君,罗建. 中国电机工程学报. 2018(16)
[9]基于信息物理融合系统的能源路由器分析[J]. 崔越尧. 电子测试. 2018(01)
[10]能源互联网规划研究综述及展望[J]. 别朝红,王旭,胡源. 中国电机工程学报. 2017(22)
硕士论文
[1]能源路由器中的能量评价体系及优化策略的研究[D]. 王福志.天津理工大学 2017
[2]含多种分布式电源的微网系统环保经济优化调度研究[D]. 张丽娟.华北电力大学 2015
本文编号：3034301
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
能源互联网的基本组成
第 4 章 多源微网能源路由优化调度策略的实现，通过多智能体蚁群算法得到任一时刻的最优解，并在 MATLAB 中致性算法的信息共享后将控制参考值发送回 PSCAD 进行分散控制。实现能源路由优化调度策略的算例分析，下表 4.1 中给出了目标优化调度参数。表 4.1 能源路由参数Tab. 4.1 Energy Hub parametersCge HEHh che chh losse maxeS SHCTemaxP LPFSHUPBSACS 0.35 0.95 0.93 0.9 0.03 500 4 1200 0.1 1000 200 Cgh ACHc dise dish lossh maxhSs maxhLmaxgP LPFSHDO HBHES0.4 0.9 0.93 0.9 0.03 500 500 1200 0.1 13.2 1000 e g 1 2 1 0.972 0.23 0.7 0.3 4.6 中给出了一天 24 小时的风电和光伏预测出力。
图 4.8 系统所需的电、热和冷需求Fig. 4.8 Electricity, heat and cold requirements4.4.2 算法改进对比验证为避免系统陷入局部最优解以及消除无法进行快速搜索的缺陷，本文提出多智能体蚁群算法，与传统蚁群算法相比进行验证，在初始参数设置相同的前提下，对比结果如图 4.9 可见。本文所采用的改进算法和传统蚁群算法相比，得到全局最优解的迭代次数02004006008001000120014001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24一天中系统的电能、热能和冷能需求电能/kwh 热能/kwh 冷能/kwh
【参考文献】：
期刊论文
[1]计及需求响应与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度[J]. 张伊宁,何宇斌,晏鸣宇,郭创新,马世英,宋墩文. 电力系统自动化. 2018(20)
[2]基于一致性的微网分布式能量管理调度策略[J]. 阮博,俞德华,李斯吾. 电力系统保护与控制. 2018(15)
[3]基于多智能体网络结构的微电网分布式优化资源管理系统[J]. 白颖,王致杰,邹毅军,朱谷雨,刘水. 电力学报. 2018(02)
[4]能源互联网多能分布式优化研究挑战与展望[J]. 殷爽睿,艾芊,曾顺奇,吴琼,郝然,江迪. 电网技术. 2018(05)
[5]多能源互联系统优化运行与控制技术研究现状与前景展望[J]. 滕云,张铁岩,陈哲. 可再生能源. 2018(03)
[6]多能互补、集成优化能源系统关键技术及挑战[J]. 艾芊,郝然. 电力系统自动化. 2018(04)
[7]基于能量流的电热综合能源系统弃风消纳优化调度模型[J]. 杨帅,陈磊,徐飞,孙亮,陈群,贺克伦,姜拓,戴远航. 电网技术. 2018(02)
[8]基于能量路由器的能源互联网分层分区优化[J]. 郭慧,汪飞,张笠君,罗建. 中国电机工程学报. 2018(16)
[9]基于信息物理融合系统的能源路由器分析[J]. 崔越尧. 电子测试. 2018(01)
[10]能源互联网规划研究综述及展望[J]. 别朝红,王旭,胡源. 中国电机工程学报. 2017(22)
硕士论文
[1]能源路由器中的能量评价体系及优化策略的研究[D]. 王福志.天津理工大学 2017
[2]含多种分布式电源的微网系统环保经济优化调度研究[D]. 张丽娟.华北电力大学 2015
本文编号：3034301
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