综合能源系统的多时间尺度优化调度研究
发布时间：2021-09-09 16:37
近年来,随着能源短缺问题的日益突出,人们对能源供应系统的环保和高效率的利用提出了更高的要求。综合能源系统可满足多种能量需求,实现能量的梯级利用,已经得到国内外的广泛关注。随着风机装机容量的不断增加,弃风现象严重,如何提高风电消纳能力已经成为影响我国风电产业健康发展的关键问题,而风功率的预测精度与时间尺度成反比。针对这一问题,本文以综合能源系统为研究对象,开展多时间尺度优化调度的研究,具体研究内容如下:首先,分析了风电消纳调度、热电联产调度、多时间尺度调度及电热联合系统调度的研究现状。针对综合能源系统中各单元设备进行建模分析。其次,提出了一种人工鱼群-蛙跳（AFS-SFL）混合算法,为改善AFS-SFL混合算法在高纬度迭代时的迭代效果,提出了一种改进AFS-SFL混合算法,仿真结果表明该算法在高维度迭代寻优效果中更佳。再次,综合考虑电锅炉、电储能、蓄热罐对风电消纳的作用,建立了包含运行维护费用、弃风费用、燃煤费用及环境污染费用的优化调度模型,并结合实际运行情况给出约束条件,依据日前电、热负荷及风功率的预测,采用改进AFS-SFL混合算法确定优化调度方案,实现调度的综合效益最大化。接着,为...
【文章来源】：上海电机学院上海市
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 论文背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 风电消纳调度的研究现状
1.2.2 热电联产调度的研究现状
1.2.3 多时间尺度调度的研究现状
1.2.4 电热联合系统调度的研究现状
1.3 本文主要研究内容
第二章 综合能源系统的基本模型
2.1 引言
2.2 系统总体架构
2.3 系统主要设备的数学模型
2.3.1 风机数学模型
2.3.2 热电联产机组数学模型
2.3.3 电锅炉数学模型
2.3.4 电储能数学模型
2.3.5 热储能数学模型
2.4 本章小结
第三章 人工鱼群-蛙跳混合算法的研究
3.1 引言
3.2 人工鱼群算法及蛙跳算法
3.2.1 人工鱼群算法
3.2.2 蛙跳算法
3.3 人工鱼群-蛙跳混合算法及仿真分析
3.3.1 人工鱼群-蛙跳混合算法
3.3.2 仿真与结果分析
3.4 改进人工鱼群-蛙跳混合算法
3.4.1 人工鱼群-蛙跳混合算法的改进
3.4.2 仿真与结果分析
3.5 本章小结
第四章 计及风电消纳的综合能源系统日前经济优化调度
4.1 引言
4.2 综合能源系统日前计划调度方案
4.2.1 目标函数
4.2.2 约束条件
4.2.3 优化变量
4.3 算例分析
4.3.1 算例条件
4.3.2 运行方式一的仿真调度分析
4.3.3 运行方式二的仿真调度分析
4.3.4 运行方式三的仿真调度分析
4.3.5 不同运行方式结果对比
4.4 算法性能分析
4.5 本章小结
第五章 综合能源系统的多时间尺度优化调度
5.1 引言
5.2 总体思路
5.3 多时间尺度调度策略
5.4 多时间尺度调度计划建模
5.4.1 滚动调度计划建模
5.4.2 实时调度计划建模
5.5 算例分析
5.5.1 算例条件
5.5.2 算例结果及分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]含大规模风电的电力系统多时间尺度源荷协调调度模型研究[J]. 张亚超,刘开培,廖小兵,胡志鹏. 高电压技术. 2019(02)
[2]基于非零和博弈的互联系统协同消纳风电调度法[J]. 栗然,霍启敬,陈宇,孙志攀. 电力系统自动化. 2018(13)
[3]计及热网特性的电热联合系统调度方法[J]. 邵世圻,戴赛,胡林献,丁强,谢华宝. 电力系统保护与控制. 2018(10)
[4]蓄热式电锅炉提升风电消纳能力关键技术研究[J]. 李建林,谢志佳,李德鑫,田春光. 电器与能效管理技术. 2018(01)
[5]我国电网支撑可再生能源发展的实践与挑战[J]. 陈国平,李明节,许涛,张剑云,王超. 电网技术. 2017(10)
[6]利用建筑物与热网热动态特性提高热电联产机组调峰能力[J]. 李平,王海霞,王漪,韩晔,李卫东. 电力系统自动化. 2017(15)
[7]风电场与含储热的热电联产联合运行的优化调度[J]. 戴远航,陈磊,闵勇,徐飞,侯凯元,周莹. 中国电机工程学报. 2017(12)
[8]电热联合系统多时间尺度滚动调度策略[J]. 邓佳乐,胡林献,邵世圻,刘述欣. 电网技术. 2016(12)
[9]消纳大规模风电的电力系统源荷协同调度[J]. 禤培正,雷佳,华栋,钟一鸣. 广东电力. 2016(08)
[10]消纳大规模风电并网的多目标鲁棒调度[J]. 王中夫,华栋. 广东电力. 2016(06)
博士论文
[1]促进供暖期风电消纳的多热源容量规划与协调调度策略[D]. 荣爽.哈尔滨工业大学 2016
[2]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003
硕士论文
[1]基于新能源消纳的电热联合系统优化运行[D]. 李赫宁.沈阳工业大学 2019
[2]考虑风电消纳的热电联产系统能量优化调度研究[D]. 杨璐.东北电力大学 2018
[3]适应大规模风电并网的超短期调度策略研究[D]. 孙悦.东北电力大学 2018
[4]计及热网特性的电热联合系统调度方法研究[D]. 邵世圻.哈尔滨工业大学 2017
[5]电热联合系统多时间尺度滚动调度策略研究[D]. 邓佳乐.哈尔滨工业大学 2016
[6]提高风电调度入网规模的储能系统控制策略研究[D]. 刘嘉.东北电力大学 2014
本文编号：3392424
【文章来源】：上海电机学院上海市
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 论文背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 风电消纳调度的研究现状
1.2.2 热电联产调度的研究现状
1.2.3 多时间尺度调度的研究现状
1.2.4 电热联合系统调度的研究现状
1.3 本文主要研究内容
第二章 综合能源系统的基本模型
2.1 引言
2.2 系统总体架构
2.3 系统主要设备的数学模型
2.3.1 风机数学模型
2.3.2 热电联产机组数学模型
2.3.3 电锅炉数学模型
2.3.4 电储能数学模型
2.3.5 热储能数学模型
2.4 本章小结
第三章 人工鱼群-蛙跳混合算法的研究
3.1 引言
3.2 人工鱼群算法及蛙跳算法
3.2.1 人工鱼群算法
3.2.2 蛙跳算法
3.3 人工鱼群-蛙跳混合算法及仿真分析
3.3.1 人工鱼群-蛙跳混合算法
3.3.2 仿真与结果分析
3.4 改进人工鱼群-蛙跳混合算法
3.4.1 人工鱼群-蛙跳混合算法的改进
3.4.2 仿真与结果分析
3.5 本章小结
第四章 计及风电消纳的综合能源系统日前经济优化调度
4.1 引言
4.2 综合能源系统日前计划调度方案
4.2.1 目标函数
4.2.2 约束条件
4.2.3 优化变量
4.3 算例分析
4.3.1 算例条件
4.3.2 运行方式一的仿真调度分析
4.3.3 运行方式二的仿真调度分析
4.3.4 运行方式三的仿真调度分析
4.3.5 不同运行方式结果对比
4.4 算法性能分析
4.5 本章小结
第五章 综合能源系统的多时间尺度优化调度
5.1 引言
5.2 总体思路
5.3 多时间尺度调度策略
5.4 多时间尺度调度计划建模
5.4.1 滚动调度计划建模
5.4.2 实时调度计划建模
5.5 算例分析
5.5.1 算例条件
5.5.2 算例结果及分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]含大规模风电的电力系统多时间尺度源荷协调调度模型研究[J]. 张亚超,刘开培,廖小兵,胡志鹏. 高电压技术. 2019(02)
[2]基于非零和博弈的互联系统协同消纳风电调度法[J]. 栗然,霍启敬,陈宇,孙志攀. 电力系统自动化. 2018(13)
[3]计及热网特性的电热联合系统调度方法[J]. 邵世圻,戴赛,胡林献,丁强,谢华宝. 电力系统保护与控制. 2018(10)
[4]蓄热式电锅炉提升风电消纳能力关键技术研究[J]. 李建林,谢志佳,李德鑫,田春光. 电器与能效管理技术. 2018(01)
[5]我国电网支撑可再生能源发展的实践与挑战[J]. 陈国平,李明节,许涛,张剑云,王超. 电网技术. 2017(10)
[6]利用建筑物与热网热动态特性提高热电联产机组调峰能力[J]. 李平,王海霞,王漪,韩晔,李卫东. 电力系统自动化. 2017(15)
[7]风电场与含储热的热电联产联合运行的优化调度[J]. 戴远航,陈磊,闵勇,徐飞,侯凯元,周莹. 中国电机工程学报. 2017(12)
[8]电热联合系统多时间尺度滚动调度策略[J]. 邓佳乐,胡林献,邵世圻,刘述欣. 电网技术. 2016(12)
[9]消纳大规模风电的电力系统源荷协同调度[J]. 禤培正,雷佳,华栋,钟一鸣. 广东电力. 2016(08)
[10]消纳大规模风电并网的多目标鲁棒调度[J]. 王中夫,华栋. 广东电力. 2016(06)
博士论文
[1]促进供暖期风电消纳的多热源容量规划与协调调度策略[D]. 荣爽.哈尔滨工业大学 2016
[2]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003
硕士论文
[1]基于新能源消纳的电热联合系统优化运行[D]. 李赫宁.沈阳工业大学 2019
[2]考虑风电消纳的热电联产系统能量优化调度研究[D]. 杨璐.东北电力大学 2018
[3]适应大规模风电并网的超短期调度策略研究[D]. 孙悦.东北电力大学 2018
[4]计及热网特性的电热联合系统调度方法研究[D]. 邵世圻.哈尔滨工业大学 2017
[5]电热联合系统多时间尺度滚动调度策略研究[D]. 邓佳乐.哈尔滨工业大学 2016
[6]提高风电调度入网规模的储能系统控制策略研究[D]. 刘嘉.东北电力大学 2014
本文编号：3392424
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