基于磷虾算法的混合能源微电网优化调度

发布时间：2017-08-09 03:10

  本文关键词：基于磷虾算法的混合能源微电网优化调度

  更多相关文章： 磷虾算法 微电网 优化调度 电动汽车有序充放电 分时电价

【摘要】：随着低碳经济的提出,可再生能源和清洁能源发电得到了快速发展。混合能源微电网以热电联供系统为核心,可再生能源发电为补充,凭借其供能形式多样、能源利用效率高、控制灵活和环境污染小等优势得到各国广泛的重视,现已成为第二代能源技术研究的重点。然而,其微电源种类繁多、控制复杂导致微电网优化运行问题上面临较多问题亟待解决。微电网优化调度是在满足微电网内电、热负荷需求及各类约束条件的前提下,协调各分布式发电单元出力,使其运行维护费用最低,从而减小电网运行成本,提高能源利用效率和环保效益。因此,对混合能源微电网优化调度的研究具有重要意义。本文主要对含热电联供系统、风力发电、光伏发电、蓄电池和电动汽车的混合能源微电网优化调度进行研究。首先,对微电源出力进行了精确建模,该建模方法综合考虑了可再生能源发电的随机性与波动性、燃气轮机动态热电产出比与发电效率、储能电池循环寿命以及电动汽车有序充放电,其模型仿真结果更加精确,具有实际应用价值。其次,针对优化过程中出现的微电源运行工况复杂、多约束、多变量等问题,提出了基于混沌局部搜索因子的改进磷虾算法(Modified Krill Herd Algorithm, MKH),并运用该算法对模型求解,并选取典型测试函数对算法寻优能力、收敛速度等性能进行测试。测试结果表明,MKH算法较原始KH算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度。最后,建立了包含燃料费用、系统购售电费用、微电源折旧费用和运行维护费用的目标函数,同时考虑功率平衡、微电源出力等约束条件。在满足各类约束条件的前提下,利用改进的磷虾算法求解目标函数。通过以北方某微电网为实际算例进行仿真,计算在不同运行方案下微电网运行维护费用及收益,得到该微电网最佳运行方案,并验证了上述模型及算法的有效性。
【关键词】：磷虾算法 微电网 优化调度 电动汽车有序充放电 分时电价
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 国外微电网研究现状10-11
• 1.2.2 国内微电网研究现状11-12
• 1.2.3 国内外混合能源微电网优化调度研究现状12
• 1.3 本文研究内容12-14
• 第2章 微电源及电动汽车调度模型14-28
• 2.1 混合能源微电网系统结构14
• 2.2 风力发电模型14-17
• 2.3 光伏发电数学模型17
• 2.4 热电联供系统数学模型17-20
• 2.5 储能电池数学模型20-22
• 2.6 电动汽车有序充放电数学模型22-25
• 2.6.1 基于分时电价的电动汽车有序充放电模型22-25
• 2.6.2 动力电池循环寿命25
• 2.7 需求侧响应模型25-27
• 2.8 本章小结27-28
• 第3章 基于磷虾算法的微电网优化调度28-38
• 3.1 优化调度模型28-29
• 3.1.1 目标函数28-29
• 3.1.2 约束条件29
• 3.2 磷虾群算法29-31
• 3.2.1 智能算法发展概述29-30
• 3.2.2 基本磷虾群算法30-31
• 3.3 改进磷虾群算法(MKH)31-37
• 3.3.1 计算流程31-32
• 3.3.2 算法参数设置及性能测试32-34
• 3.3.3 仿真结果与分析34-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 算例分析38-46
• 4.1 情景设计38-40
• 4.2 仿真分析40-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第5章 结论与展望46-48
• 5.1 论文的主要工作和结论46-47
• 5.2 工作展望47-48
• 参考文献48-52
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果52-53
• 致谢53

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本文编号：643226