微电源与用电负荷优化配置的研究

发布时间：2017-10-01 02:17

  本文关键词：微电源与用电负荷优化配置的研究

  更多相关文章： 微电源 优化配置 混合算法

【摘要】：在未与大电网相连的偏远地区和海岛上,往往将微电源与用电负荷构成独立型微电网来解决其供电问题。而如何根据环境和资源条件对各微电源进行容量的优化配置以达到满足负荷需求的目的,既关系到整个独立微网系统的供电可靠性,也决定了系统规划的经济性和合理性。本文首先分析了可再生能源与微电源的研究意义,讨论了微电源与用电负荷组成独立型微电网的常见类型,详细分析研究了光伏电池、风力发电机、蓄电池和柴油发电机这四种微电源的工作原理和特点,并根据其工作特性分别建立了它们的数学模型。其次,从系统的可靠性、经济性和环保性出发,以负荷缺电率最小、日总投资成本最小、能量浪费率最小为优化目标,以微电源的配置数量作为优化变量,在充分满足系统供电可靠性约束的基础上,同时考虑当地资源的限制、蓄电池荷电状态和最大允许充放电功率等约束条件,构建微电源与用电负荷组成独立型微电网运行时的容量优化配置模型。遵循优先选用可再生能源供电的原则,根据自然条件讨论三种不同风光资源条件下的优化配置运行策略以尽量满足不同时段负荷的不同需求。最后,本文结合遗传算法和随机行走寻优算法各自的优点,提出了随机行走-遗传混合算法,该混合算法同时具备了较强的全局搜索能力和局部搜索能力,适用于求解微电网优化配置问题。在MATLAB软件上对算例进行编程仿真,测试了混合算法的收敛性能和寻优效果,对混合算法和遗传算法的性能进行了对比,验证了混合算法在复杂非线性不连续的最小化目标优化问题上的优越性和有效性。同时分析了蓄电池储能系统在运行策略下的荷电状态变化规律,讨论了负荷缺电率与日总投资成本、能量浪费率之间的关系,验证了本文建立的优化配置模型的正确性。
【关键词】：微电源 优化配置 混合算法
【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】：TM732
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 本课题的研究背景15-17
• 1.2 研究现状17-21
• 1.2.1 微电源与用电负荷组成独立微网的常见类型17-20
• 1.2.2 独立微网优化配置的研究现状20-21
• 1.3 本文的主要工作21-23
• 第二章 微电源23-38
• 2.1 不可控电源23-32
• 2.1.1 太阳能光伏电池23-29
• 2.1.2 风力发电机29-32
• 2.2 可控电源32-34
• 2.2.1 柴油发电机32-34
• 2.3 蓄电池34-36
• 2.4 本章小结36-38
• 第三章 独立微网容量优化配置模型38-47
• 3.1 概述38-39
• 3.2 容量优化配置模型39-44
• 3.2.1 目标函数39-42
• 3.2.2 多目标函数处理42-43
• 3.2.3 约束条件43-44
• 3.3 优化配置运行策略分析44-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第四章 优化配置算法和算例分析47-63
• 4.1 优化配置算法47-53
• 4.1.1 遗传算法47-49
• 4.1.2 随机行走算法49-50
• 4.1.3 随机行走-遗传混合算法50-53
• 4.2 算例数据53-56
• 4.3 优化结果及分析56-62
• 4.3.1 蓄电池荷电状态分析58
• 4.3.2 随机行走-遗传混合算法性能分析58-61
• 4.3.3 三个优化目标之间的关系61-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第五章 总结与展望63-65
• 5.1 总结63-64
• 5.2 展望64-65
• 参考文献65-69
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况69

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本文编号：951755