含光伏微电网发电预测的配电网智能优化调度算法研究

发布时间：2020-04-13 06:25

【摘要】：随着社会经济的发展,能源短缺和环境污染问题日益突出,可再生能源的开发和利用是解决能源短缺和环境问题的重要途径,引起了广泛的关注。可再生分布式电源通过微电网友好的接入大电网,有效的提高系统供电的稳定性、可靠性。本文以光伏微电网、配电网为研究对象,研究光伏微电网的发电输出功率预测和含光伏微电网的配电网优化调度。主要的研究工作包括:(1)建立光伏微电网的数学模型,对光伏微电网中的光伏发电单元、储能单元、可控的分布式发电单元,负荷单元进行数学建模。重点阐述光伏发电单元的发电原理及其输出功率的特性,为光伏微电网的发电输出功率预测和含光伏微电网的配电网优化调度提供研究基础。(2)研究光伏微电网发电输出功率预测问题。针对光伏微电网输出功率预测精度不足问题,提出一种光伏发电输出功率短期预测的综合预测方法。本文的综合预测方法结合光伏发电输出功率直接预测法和间接预测法优点,充分利用神经网络算法解决非线性问题的优势。利用气象局发布温度数据、太阳辐照强度、预测日相似的历史发电输出功率数据为样本训练神经网络,通过地基云图分析和处理,预测出云团遮挡造成的太阳辐照强度的衰减,将预测日的温度数据、太阳辐照数据、云团衰减作为输入得到初步预测结果;利用由历史发电数据分析波动量统计规律对初步预测结果进行修正,提高光伏发电输出功率的预测精度。基于MATLAB软件进行仿真分析,验证本文综合预测方法的提高预测精度的有效性。(3)研究含光伏微电网的配电网优化调度问题,针对含光伏微电网的配电网有功优化调度和无功优化调度问题。本文利用最小费用最大流模型进行有功经济优化调度,将有功优化的非线性优化问题转换成线性规划问题处理;本文利用引力搜索机制的花朵授粉算法进行含微电网的配电网无功优化调度,将引力搜索机制与花朵授粉算法结合,利用种群中个体花朵授粉文维飞行机制和个体间万有引力机制共同更新花朵个体的位置,提高全局寻优能力、加快收敛速度、有效跳出局部最优解。仿真验证表明,与基于微电网单一日前调度计划曲线的主动配电网优化调度方法相比,该模型与方法有效地减少系统运行成本,降低网损,提高电压合格率。
【图文】：

能是地球上分布最广、资源最丰富的可再生能源。随着光伏术的发展以及组建成本的降低，光伏微电网被广泛应用与推广出具有间歇性、波动性，对其友好的接入大电网带来困难和挑输出功率的预测对微电网的优化调度有着重要的影响。微电网结构建模微电网由光伏电池、储能装置、可控分布式电源、负荷组成的过公共连接点（Point of Common Coupling, PCC）以可控的方网或孤岛运行。微电网具有灵活的运行方式，并网运行情况下行供电，是对大电网的有效补充，受大电网调度与控制；紧急孤岛运行，，对重要的负荷进行供电，提高供电的可靠性。如图伏微电网层次结构图。

聚集增加的大量电子和空穴就会形成与 PN 组建电场方向相反的电场伏电池的两个电极上形成电势差，并产生电动势，这样在光伏电池的两接上负载就会产生电流[31]。上述“光生伏特效应”的原理描述过程如。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM73;TP183

【参考文献】

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1 陈昌松;光伏微网的发电预测与能量管理技术研究[D];华中科技大学;2011年

本文编号：2625704