微电网复合储能多目标优化配置方法及评价指标
本文选题：复合储能 + 微电网(微网) ； 参考：《电力系统自动化》2014年08期
【摘要】：复合储能在微电网功率平衡、平滑可再生能源波动、提升电能质量等方面发挥多重作用,针对包含光伏发电、风力发电和典型负荷的微电网,提出一种合理配置复合储能容量的方法。针对复合储能优化配置,以装置成本最低、功率匹配最佳、可再生能源输出功率平滑度最好建立复合储能多目标优化数学模型,采用自适应惯性权重的粒子群算法求解复合储能多目标函数最优解;针对子目标函数权重系数的确定,提出目标函数适应度离差排序法;提出了定量评估微电网储能多目标优化效果的参数指标,并以此为依据,对比了微电网内蓄电池单一储能多目标优化与复合储能多目标优化结果。最后,通过MATLAB编程进行实例验算,验证了方法的合理、有效性。
[Abstract]:Composite energy storage plays a multiple role in microgrid power balance, smoothing renewable energy fluctuations, improving power quality, etc., for microgrid, including photovoltaic power generation, wind power generation and typical load. A method of rational allocation of composite energy storage capacity is presented. According to the optimal configuration of composite energy storage, the mathematical model of multi-objective optimization of composite energy storage is established with the lowest unit cost and best power matching, and the output power smoothness of renewable energy is the best. The adaptive inertia weight particle swarm optimization algorithm is used to solve the optimal solution of composite energy storage multi-objective function, and the objective function fitness deviation ranking method is proposed to determine the weight coefficient of the sub-objective function. A parameter index for quantitatively evaluating the effect of multi-objective optimization of energy storage in microgrid is presented. Based on this, the results of multi-objective optimization of single storage battery and multi-objective optimization of composite energy storage in micro-grid are compared. Finally, the method is proved to be reasonable and effective by MATLAB programming.
【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;山东大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51107068) 中国博士后基金资助项目(2012M511023) 新能源电力系统国家重点实验室开放课题(LAPS13017)~~
【分类号】：TM727
【参考文献】
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1 刘昌金;胡长生;李霄;陈敏;徐德鸿;;基于超导储能系统的风电场功率控制系统设计[J];电力系统自动化;2008年16期
2 张勇军;徐涛;许亮;梁锦照;;计及输电灵活性期望代价的多目标电网协调最优规划[J];电力系统自动化;2010年24期
3 刘霞;江全元;;风光储混合系统的协调优化控制[J];电力系统自动化;2012年14期
4 李碧辉;申洪;汤涌;王皓怀;;风光储联合发电系统储能容量对有功功率的影响及评价指标[J];电网技术;2011年04期
5 谢石骁;杨莉;李丽娜;;基于机会约束规划的混合储能优化配置方法[J];电网技术;2012年05期
6 刘梦璇;王成山;郭力;赵波;张雪松;刘云;;基于多目标的独立微电网优化设计方法[J];电力系统自动化;2012年17期
7 冯江霞;梁军;张峰;王成福;孙舶皓;;考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算[J];电力系统自动化;2013年01期
8 赵波;张雪松;李鹏;汪科;陈健;李逢兵;;储能系统在东福山岛独立型微电网中的优化设计和应用[J];电力系统自动化;2013年01期
9 李成;杨秀;张美霞;王海波;叶建华;陈洁;;基于成本分析的超级电容器和蓄电池混合储能优化配置方案[J];电力系统自动化;2013年18期
10 王瑞琪;李珂;张承慧;;基于混沌多目标遗传算法的微网系统容量优化[J];电力系统保护与控制;2011年22期
【共引文献】
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1 陈广洲;汪家权;解华明;李国莲;;基于遗传算法的土地多目标规划应用[J];安徽农业科学;2009年24期
2 崔逊学;刘綦;赵温波;邱国新;邢立军;;基于磁传感器的地面机动目标分类算法[J];兵工学报;2009年08期
3 楚亮;马东立;刘忠铁;;非圆截面弹体气动隐身一体化设计方法[J];北京航空航天大学学报;2009年10期
4 钱家昌;刘卉;;潜艇操纵性多目标优化及灵敏度分析[J];船舶力学;2011年07期
5 李学斌;;多目标遗传算法在电机控制系统参数整定中的应用[J];船电技术;2009年03期
6 徐振国;;船舶柴油机调速器参数整定的多目标优化和多属性决策研究[J];船电技术;2009年07期
7 李国;刘成来;孙浩;龚志辉;;傅里叶频率域上遥感影像的遗传优化增强[J];测绘通报;2012年07期
8 丁明;陈中;林根德;;钒液流电池的建模与充放电控制特性[J];电力科学与技术学报;2011年01期
9 陈志千;吴旋;;基于多目标进化算法的地图注记自动配置技术的研究[J];测绘与空间地理信息;2012年04期
10 刘晓霞;谢里阳;陶泽;郝长中;;柔性作业车间多目标调度优化研究[J];东北大学学报(自然科学版);2008年03期
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1 于波;王成山;肖峻;郭力;;平滑可再生能源发电系统输出波动的储能系统容量优化方法[A];第十三届中国科协年会第15分会场-大规模储能技术的发展与应用研讨会论文集[C];2011年
2 张坤;陆继明;毛承雄;王丹;;基于储能的直驱风电系统低电压穿越控制策略[A];中国可再生能源学会海洋能专业委员会第三届学术讨论会论文集[C];2010年
3 李雪;吴俊勇;杨媛;严翔;刘晓民;;高速铁路接触网悬挂系统维修计划的优化研究[A];高速铁路接触网系统新技术研讨会论文集[C];2010年
4 孙海涛;熊鹰;韩峰;;基于多目标进化算法的舰船概念设计方法研究[A];第四届全国船舶与海洋工程学术会议论文集[C];2009年
5 雍龙泉;;求解一类多目标优化问题的极大熵差分进化算法[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）[C];2013年
6 吉小鹏;金强;乔峰;刘云;;海岛微网能量管理系统的设计与实现[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第四分册）[C];2013年
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2 陈平录;气动燃油混合动力车混合效能分析及其电控气动发动机的研究[D];浙江大学;2010年
3 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
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9 尚兆霞;多目标投资组合问题优化模型与多目标策略研究[D];山东师范大学;2011年
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2 徐俏;基于多目标微粒群的转炉合金加入量优化研究[D];大连理工大学;2010年
3 司蕊;多目标优化问题的改进蚁群算法研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
4 周志飞;考虑风速随机性的风电场电压相关问题的研究[D];长沙理工大学;2010年
5 周聪;高维多目标减少算法的比较与研究[D];湘潭大学;2010年
6 何月梅;分形技术与矢量量化相结合的网络流量异常检测研究[D];河北工程大学;2010年
7 刘翠;基于T-S模糊模型的非线性系统辨识[D];哈尔滨理工大学;2010年
8 何江英;多目标模糊项目调度优化方法研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
9 马威;基于免疫克隆算法的多目标flow shop生产调度的研究[D];华东理工大学;2011年
10 强婕;基于NSGA-Ⅱ的多目标鲁棒优化方法研究[D];华东理工大学;2011年
【二级参考文献】
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1 彭方正;;变流技术在分布式发电和微电网上的应用[J];变流技术与电力牵引;2006年02期
2 赵平,张华民,周汉涛,衣宝廉;我国液流储能电池研究概况[J];电池工业;2005年02期
3 程时杰,文劲宇,孙海顺;储能技术及其在现代电力系统中的应用[J];电气应用;2005年04期
4 程苗苗;康龙云;徐大明;孙耀杰;;风光复合发电系统中储能单元的容量优化设计[J];电气应用;2006年06期
5 杨水丽;惠东;李建林;梁亮;李蓓;;适用于风电场的最佳电池容量选取的方法[J];电力建设;2010年09期
6 梁才浩,段献忠;分布式发电及其对电力系统的影响[J];电力系统自动化;2001年12期
7 杨宁,文福拴;基于机会约束规划的输电系统规划方法[J];电力系统自动化;2004年14期
8 王志群,朱守真,周双喜;逆变型分布式电源控制系统的设计[J];电力系统自动化;2004年24期
9 周安石,康重庆,洪元瑞,黄俊辉,张谦;电力工业可持续发展的统一规划模型[J];电力系统自动化;2005年07期
10 雷亚洲,Gordon Lightbody;风力发电与电力市场[J];电力系统自动化;2005年10期
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1 唐西胜;超级电容器储能应用于分布式发电系统的能量管理及稳定性研究[D];中国科学院研究生院（电工研究所）;2006年
2 张彦廷;基于混合动力与能量回收的液压挖掘机节能研究[D];浙江大学;2006年
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1 李征;光伏并网发电系统及其控制策略的研究[D];天津大学;2008年
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2 郜t，
本文编号：1924414
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