基于柔性负荷的智能配电网负荷调度研究

发布时间：2017-08-03 19:33

  本文关键词：基于柔性负荷的智能配电网负荷调度研究

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【摘要】：随着我国可再生能源发电的发展和区域经济发展不平衡情况的日益突出,电力有功平衡问题越来越严重。雾霾问题和化石能源短缺使得依靠传统的常规机组提供电力平衡资源的做法不再具有很高的经济效益和社会效益。电池技术和物联网技术的发展使得向需求侧挖掘提供电网所需辅助服务的潜力成为可能,电动汽车充电负荷和智能空调负荷作为利用上述技术的代表越来越受到学术界和工业界的关注。根据使用的规律性,电动汽车和空调负荷的无序自由使用将造成该类负荷在电网负荷高峰期大规模集中接入地区配电网,必然加大电网的峰谷差和调频调峰压力,再加上电动汽车开始充电和空调负荷开启时间上比较接近,风力发电又具有反调峰特性,电力不平衡将更加严重。为此,需在保证用户舒适度的情况下,对电动汽车充电负荷和空调用电负荷进行有序的调度,尽可能的消除自身和风力发电造成的系统功率不平衡。本文的具体工作如下：首先,针对电动汽车充电负荷和智能空调制冷负荷,分析了单个负荷的工作原理、负荷特性。然后根据负荷的自由使用规律,使用蒙特卡洛随机抽样建立了两类负荷大规模并入电网后的聚合功率统计模型,以某地区的常规负荷作为参照,分析了两类负荷对总负荷的影响程度。其次,提出了柔性负荷与可再生能源调度模型。对柔性负荷进行了定义,并分析了可再生能源的波动性,使用奇异值分解(SVD)将可再生能源发电按照波动大小分为两类,将波动较大的一部分分配给多个柔性负荷作为消纳任务,根据约束条件以最小化对任务跟踪误差建立了负荷调度模型；介绍了粒子群算法,对粒子群迭代公式中的各个参数进行了分析,并针对基本算法易于陷入局部最优问题进行改进；以某地区电网为例设置了仿真算例,利用改进粒子群算法对上述模型进行了求解,得出了各个柔性负荷在各时刻的最优用电方案。最后,提出了以电动汽车作为控制对象的单个柔性负荷按照用电计划有序充电调度模型。模型以对用电计划的跟踪误差最小为目标,采用基于CPLEX算法在MATLAB的YALMIP工具箱平台对模型进行求解。通过对结果进行分析,可知在满足用户使用的前提下,该有序使用方案能够较好的完成用电计划,从而间接的对可再生能源的波动性进行了平抑。
【关键词】：电动汽车 智能空调 直接负荷控制 粒子群算法
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题研究背景及意义12-14
• 1.2 产业相关政策及当前研究现状14-16
• 1.2.1 新能源汽车政策14-15
• 1.2.2 电动汽车与可再生能源协同调度研究现状15
• 1.2.3 智能家居负荷参与需求侧响应研究现状15-16
• 1.3 本文主要研究内容16-18
• 第2章 可调度负荷特性18-35
• 2.1 引言18
• 2.2 单个负荷负荷特性18-24
• 2.2.1 单台电动汽车负荷特性18-21
• 2.2.2 单台空调负荷特性21-24
• 2.3 蒙特卡洛方法简介24-26
• 2.4 聚合负荷特性26-30
• 2.4.1 电动汽车群负荷特性26-27
• 2.4.2 空调负荷聚合特性27-30
• 2.5 仿真实例30-33
• 2.6 本章小结33-35
• 第3章 可调度负荷参与电网调频协同控制策略35-41
• 3.1 引言35
• 3.2 柔性负荷定义35-36
• 3.3 电力系统频率调整36-38
• 3.3.1 电力系统调频分类及调频现状36-37
• 3.3.2 可再生能源的波动分析37-38
• 3.4 柔性负荷直接负荷控制参与主体38-39
• 3.5 分层调度体系结构39-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第4章 目标负荷曲线生成41-50
• 4.1 引言41
• 4.2 奇异值分解的基本理论41-44
• 4.2.1 奇异值分解理论的数学原理41-42
• 4.2.2 Hankel矩阵的构造42-43
• 4.2.3 截断型矩阵的构造43-44
• 4.3 利用奇异值分解对可再生能源出力进行分离44-49
• 4.3.1 采用Hankel矩阵44-48
• 4.3.2 采用截断型矩阵48-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第5章 基于柔性负荷的负荷调度控制策略50-62
• 5.1 引言50
• 5.2 数学模型50-51
• 5.3 粒子群算法简介及改进措施51-56
• 5.3.1 粒子群算法简介51-53
• 5.3.2 粒子群优化算法的改进53-56
• 5.4 仿真分析56-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第6章 按计划用电的电动汽车群有序充电控制策略62-69
• 6.1 引言62
• 6.2 负荷充电控制模型62-65
• 6.2.1 目标函数及约束条件62-64
• 6.2.2 求解流程图64-65
• 6.3 CPLEX及YALMIP工具箱介绍65
• 6.4 算例设计65-68
• 6.5 本章小结68-69
• 第7章 结论与展望69-71
• 参考文献71-75
• 致谢75-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文76-77
• 攻读硕士学位期间参与的科研工作77-78
• 学位论文评阅及答辩情况表78

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本文编号：615997