光柴储独立微网系统的能量管理随机优化模型和方法

发布时间：2017-09-17 11:23

  本文关键词：光柴储独立微网系统的能量管理随机优化模型和方法

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【摘要】：微网是智能电网的重要组成部分和技术手段之一,而其运行优化是微网技术的重要研究方向。通过能量管理系统,微网能进一步实现可再生能源的高效利用以及自身的安全、可靠、经济运行。在微网运行过程中,能量管理系统根据分布式电源输出功率、负荷需求、电力市场信息等运行信息,在满足约束条件的前提下,依据优化目标制定微网运行的最优控制策略。论文考虑含光伏发电装置、储能设备和柴油发电机的独立微网系统,以提高微网长期运行的经济性为目标,研究微网能量管理优化问题。论文针对光伏发电功率变化的随机性,将其描述为马尔可夫过程；同时引入了排队服务模型来描述负荷的随机变化过程。将储能电池的充放电动作和柴油发电机的启停作为联合控制行动,以光伏发电功率等级、接入负载数量、储能蓄电池荷电状态等级和柴油机组运行数量作为系统状态,将微网系统建模为半马尔可夫决策过程模型。通过理论和学习算法求解系统的最优控制策略,获得了系统实时状态下的最优控制行动。仿真结果表明,最优控制策略能够提高微网运行的经济性,从而说明了论文所建随机模型的合理性和优化方法的有效性。仿真结果通过计算不同系统配置下的初始成本和最优运行成本,给出了不同系统配置下的投资回收期。此外,在微网系统中,储能电池荷电状态一般无法直接测得。由于电池充放电效率难以获取以及电池的自放电等因素,利用安时法估计电池荷电状态存在较大误差,使得电池荷电状态无法实时准确地获得。考虑到电池荷电状态与电池电压存在着一定的关系,且电池电压容易测量。因此论文将电池电压作为系统观测值,以光伏发电功率、接入负载功数量、柴油机组运行数量和电池电压作为系统观测状态,建立系统的部分可观半马尔可夫决策过程模型。通过理论和学习算法求解系统信度状态下的最优控制策略,最后给出了仿真结果和分析说明。
【关键词】：独立微网 储能 半马尔可夫决策过程 强化学习
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73;TM61
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 研究背景与意义14-17
• 1.2 相关研究工作17-19
• 1.3 论文内容及组织结构19-21
• 第二章 光柴储独立微网系统21-30
• 2.1 系统简介21-23
• 2.2 系统物理模型23-28
• 2.2.1 光伏发电系统23-24
• 2.2.2 负荷需求模型24-26
• 2.2.3 柴油发电机26-27
• 2.2.4 储能系统27-28
• 2.3 本章小结28-30
• 第三章 基于SMDP的能量管理随机优化30-44
• 3.1 系统数学模型30-33
• 3.1.1 状态空间30
• 3.1.2 行动集30-31
• 3.1.3 状态转移概率31-33
• 3.1.4 目标函数33
• 3.2 优化方法33-35
• 3.2.1 策略迭代33-34
• 3.2.2 学习优化算法34-35
• 3.3 结果分析35-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于POSMDP的能量管理随机优化44-56
• 4.1 部分可观马尔可夫决策过程44-48
• 4.1.1 POSMDP简介44-45
• 4.1.2 电池模型45-47
• 4.1.3 系统POSMDP模型47-48
• 4.2 优化方法48-49
• 4.3 仿真结果49-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 总结56
• 5.2 展望56-58
• 参考文献58-61
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：869125