基于神经动力学算法的多目标优化在微电网中的研究

发布时间：2021-12-31 17:00

　　微电网是由分布式电源,负载,以及储能设备组成的小型配电系统,它是对传统电网的补充和发展。鉴于微电网依靠可再生能源削弱了电力系统对传统能源的依赖,同时具备为用户提供电力以及系统稳定性高等优点,因此一经提出,便获得了世界各国的广泛关注。因微电网中的优化问题,大多是一个多变量、多目标、多约束的复杂问题,所以本文致力于研究微电网中的多目标问题以及如何解决多目标优化问题。首先,本文构建一个并网运行的微电网场景。同时提出一种基于激励的需求响应机制来优化调度每个时间段的用电量。为了有效解决多目标问题,我们通过对不同目标函数进行加权操作的方式,使其转换成单目标优化问题,再利用投影神经网络求得最优值。其中,粒子群算法的引入,主要是为了更新权重值,以获得帕累托前沿面。最后,利用Lyapunov函数来证明所提出的算法可以收敛到最优解,并且在微电网中的数值模拟也说明了该算法的可行性。基于协作式神经动力学优化算法求解多目标问题的启发,我们提出了一个用于解决包含全局等式约束和局部不等式约束的多目标问题的分布式算法框架。在此我们提出将冗余的全局等式约束转换成据局部等式约束。根据多目标的性质,使其结果依然满足全局等式... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

微电网

面对全球常规能源和环境污染的逐渐枯竭,响应可持续发展的口号,风能和太阳能等可再生能源已广泛用于微电网中[27]。分布式能源的使用为微电网作为环境友好的配电系统运行奠定了基础,微电网可以避免电力中断,且可以在宏观电网扰动期间快速恢复。因此,微电网是提高电网弹性的重要设施[28]。需求响应可以通过两种基本方法来调整功耗,从而避免电路拥塞:基于时间的需求响应和基于激励的需求响应[29]。在这里,我们考虑一个包含发电机,用户负载单元且能够与主网进行电力交换的微电网场景,具体结构如图(3.1)所示,通过对微电网中的各单元进行建模包括DG发电机成本、需求响应成本等总成本函数以及需求响应带来的不满意度函数,同时考虑供需匹配和发电阈值约束,从而对微电网进行系统的优化分析,规范用电行为。3.2.2 DG单元

假设两个目标函数的权重别分为ω1=0.8、ω2=0.2,图(3.2)是当前权重下t1时间段各单元的电量情况,从图(3.3)是可知,t1时间段满足供需匹配。图(3.4)是五个时间段的需求响应对比图,由图可知,本文提出的基于激励的需求响应机制可以很好的调整用户用电模式。图3.3 t1时间段的供需匹配量

【参考文献】：
期刊论文
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[3]微电网技术的应用现状和前景分析[J]. 张昊.  中国高新科技. 2019(13)
[4]供给安全背景下我国能源对外依存度评价[J]. 吕靖烨,丁周香,李朋林.  石油化工管理干部学院学报. 2018(02)
[5]分布式一致性算法在微网社会福利问题中的应用[J]. 符早,何兴,李传东,黄廷文.  中国科学:信息科学. 2017(03)
[6]光储微网系统并网/孤岛运行控制策略[J]. 徐少华,李建林.  中国电机工程学报. 2013(34)
[7]中国能源战略调整和能源政策优化研究[J]. 林伯强.  电网与清洁能源. 2012(01)
[8]微电网技术的研究与应用前景[J]. 李莉华,李宾皑.  电力与能源. 2011(02)
[9]新能源及可再生能源并网发电规模化应用的有效途径——微网技术[J]. 李鹏,张玲,盛银波.  华北电力大学学报(自然科学版). 2009(01)



本文编号：3560637