风光发电功率预测及风光抽水蓄能电站联合运行

发布时间：2020-04-20 21:35

【摘要】：在化石能源逐渐短缺及其造成的环境污染等问题日益严重的今天,风能和太阳能无疑是占据重要位置的新能源,风力发电和光伏发电是近年来发展较为迅速的新能源发电技术,而由于风能和太阳能天然的不确定性和间歇性使得风力发电和光伏发电在并入电网时会影响电网的稳定性,将抽水蓄能电站作为风、光发电的储能装置可以有效地解决相关问题。本文将从风、光发电功率预测和风、光和抽水蓄能电站组成的联合发电系统两个方面进行研究,一方面风、光发电功率预测可以在一定程度上降低由风、光发电功率不确定性对电网带来的影响,并为风、光和抽水蓄能电站联合运行提供了基础;另一方面建立风、光和抽水蓄能电站联合发电系统,能够在一定程度上削弱风、光发电的间歇性和波动性对电网造成的影响。本文首先介绍了一种新的算法以及其对应的多目标算法,并对其性能进行了测试。接着为了减小风、光发电功率不确定性对电网带来的影响,本文对风、光发电功率的预测进行了研究。在相关预测方法已经发展得比较成熟的情况下,本文在提升预测方法性能方面进行了研究,先后使用基于小波分析理论的BP神经网络对风力发电功率时间序列进行预测和采用支持向量机和BP神经网络组合模型的方法对光伏发电功率进行间接预测,主要目的在于在原有预测方法的基础上加入不同的思想和技术,提升预测效果。结果表明加入小波分析过程和组合预测的思想可以在一定程度上改善风、光发电功率的预测效果。然后阐述了抽水蓄能电站的运行特性和在整个电力生产过程中的主要作用,建立以联合运行系统发电并网收益最大和向外部电网输出功率最平滑为优化目标的风、光和抽水蓄能电站联合运行的模型,并对风、光和抽水蓄能电站联合运行的原理以及调度方式进行了研究。基于风、光发电功率的预测数据和建立的风、光抽水蓄能电站联合运行模型,结合具体的算例,利用MSSA对模型进行多目标优化求解,辅以非支配解隶属度的概念和相应的基于罚函数的约束处理策略,得到联合运行系统传输至电网的功率序列,并在同等条件下与单独考虑联合运行系统发电并网收益最大或向外部电网输出功率最平滑的单目标下优化结果进行对比。结果表明抽水蓄能电站在风、光和抽水蓄能电站联合发电系统中能够实现削弱风、光发电功率的波动性,维护整个系统的稳定性的作用,并且可以一定程度上提升风、光能源的利用率,减少能源的浪费。
【图文】：

海鞘,不等式约束,决策变量,上下限

图 2-1 SSA 计算流程图标樽海鞘算法的实现中，遇到的问题往往不仅仅是数学模型如式 2-5 所示，可以 ) ( ( ) ( ) ( ( )( )1,..., ,...,0 1, 2,...,0 1, 2,...,1, 2,...,l mi iX f X f X f XX j pX k qx ub i n ，p 是不等式约束的个数，q决策变量的上下限。

算法流程图,非支配解,存储库

MSSA算法流程图
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TV743;TM61

【参考文献】