基于改进微分进化算法的微网多目标优化的研究
发布时间:2023-03-09 21:29
微电网是一个小型供电供能系统,它包括分布式电源、负荷、储能与保护控制装置,它的出现为分布式电源融入电力系统提供了契机,之所以这么说是因为它解决了分布式发电单机接入成本高、并网运行难于控制和功率特别小的弱点,微电网作为一种新型发电技术是非常具有开发潜力的,因此也成为广大国内外学者的研究焦点。本文针对目前微电网潮流计算和运行优化研究中存在的关键问题进行研究,主要从以下几方面开展工作:首先,介绍了课题的研究背景与意义,然后对微电网的定义与特征、研究现状分别进行了介绍,并探讨了微电网研究的关键问题。其次,建立了多种分布式电源数学的模型,并根据前推回推配电网潮流计算方法的初始变量对PQ、PV、PI、和P-Q(V)四种节点类型进行处理,推导了微电网的三相潮流计算方程。以潮流方程为依据推导出静态电压稳定性指标和网损公式,对由于分布式电源的位置、容量和功率因数不同导致影响微电网电压与网损的程度进行比较,再对其规律性进行总结。通过这些规律可知,合理地配置分布式电源对发挥其经济效益、抑制负面影响是至关重要的。最后,从经济性和安全性考量建立了电压水平、网损和经济成本最优的优化模型,引入自适应权重法及自适应罚...
【文章页数】:64 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 微电网的定义与特征
1.2.1 国内外微电网的研究现状
1.2.2 微电网研究的关键问题
1.3 本文主要研究内容
第2章 微电网静态电压和网络损耗的影响分析
2.1 分布式电源的数学建模
2.1.1 风力电机
2.1.2 太阳能光伏电池
2.1.3 微型燃气轮机
2.1.4 燃料电池
2.2 静态电压稳定性指标
2.3 算例分析
2.3.1 不同类型电源对微电网电压稳定指标的影响
2.3.2 不同容量对微电网电压稳定指标的影响
2.3.3 不同位置对系统微电网电压稳定指标的影响
2.4 网络损耗的影响分析
2.4.1 理论推导
2.4.2 分布式电源对微电网网损的影响分析
2.5 小结
第3章 基于网格自适应直接搜索算法的微网调度多目标优化
3.1 优化模型
3.2 目标函数
3.2.1 运营成本
3.2.2 目标约束条件
3.3 网格自适应直接搜索算法
3.3.1 MADS算法概述
3.3.2 算法的实施
3.3.3 结果和讨论
3.4 小结
第4章 基于改进微分进化算法的微电网运行多目标优化
4.1 微电网并网运行的经济模型
4.1.1 微电网的简化结构
4.1.2 微分进化算法
4.1.3 改进微分进化算法
4.2 算例分析与仿真结果
4.3 微电网运行优化问题的描述
4.3.1 微电网运行优化的目标函数
4.3.2 约束条件
4.3.3 目标函数的特点
4.4 多目标优化的处理
4.4.1 自适应权重法
4.4.2 自适应惩罚函数
4.5 基于遗传算法的求解方法
4.5.1 遗传算法概述
4.5.2 遗传算法的优化过程
4.5.3 具体的求解过程
4.5.4 程序步骤及流程图
4.6 算例计算与结论
4.6.1 选择算例
4.6.2 计算参数设置
4.6.3 结果及分析
4.7 小结
第5章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:3758325
【文章页数】:64 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 微电网的定义与特征
1.2.1 国内外微电网的研究现状
1.2.2 微电网研究的关键问题
1.3 本文主要研究内容
第2章 微电网静态电压和网络损耗的影响分析
2.1 分布式电源的数学建模
2.1.1 风力电机
2.1.2 太阳能光伏电池
2.1.3 微型燃气轮机
2.1.4 燃料电池
2.2 静态电压稳定性指标
2.3 算例分析
2.3.1 不同类型电源对微电网电压稳定指标的影响
2.3.2 不同容量对微电网电压稳定指标的影响
2.3.3 不同位置对系统微电网电压稳定指标的影响
2.4 网络损耗的影响分析
2.4.1 理论推导
2.4.2 分布式电源对微电网网损的影响分析
2.5 小结
第3章 基于网格自适应直接搜索算法的微网调度多目标优化
3.1 优化模型
3.2 目标函数
3.2.1 运营成本
3.2.2 目标约束条件
3.3 网格自适应直接搜索算法
3.3.1 MADS算法概述
3.3.2 算法的实施
3.3.3 结果和讨论
3.4 小结
第4章 基于改进微分进化算法的微电网运行多目标优化
4.1 微电网并网运行的经济模型
4.1.1 微电网的简化结构
4.1.2 微分进化算法
4.1.3 改进微分进化算法
4.2 算例分析与仿真结果
4.3 微电网运行优化问题的描述
4.3.1 微电网运行优化的目标函数
4.3.2 约束条件
4.3.3 目标函数的特点
4.4 多目标优化的处理
4.4.1 自适应权重法
4.4.2 自适应惩罚函数
4.5 基于遗传算法的求解方法
4.5.1 遗传算法概述
4.5.2 遗传算法的优化过程
4.5.3 具体的求解过程
4.5.4 程序步骤及流程图
4.6 算例计算与结论
4.6.1 选择算例
4.6.2 计算参数设置
4.6.3 结果及分析
4.7 小结
第5章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:3758325
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