基于分布式能源动力电池集中充电站的优化运行研究

发布时间：2020-07-29 16:25

【摘要】：近年来,由于能源短缺和环境污染问题受到广泛重视,风、光等分布式能源发电得到了大力发展,同时电动汽车也开始慢慢普及。由于分布式发电的不确定特性,部分地区存在弃风弃光的情况,并且现阶段电动汽车具有充电时间长、随机性的充电对电网造成负担等问题。因此,将分布式能源发电与动力电池集中充电站以微电网的形式相结合,能促进分布式能源的消纳和电网的负荷曲线的优化。本文提出在换电模式下基于风、光等分布式能源的动力电池集中充电站,并且搭建优化模型,通过粒子群算法进行优化,达到最大利用分布式能源并对负荷削峰填谷的目的。首先,本文说明了风、光等分布式能源和电动汽车的发展前景,并且提出了在换电模式下,基于分布式能源的动力电池集中充电站优化运行的意义。通过对分布式能源、电动汽车的换电模式以及集中充电站运行等几方面的国内外研究现状进行分析比较,得出了本文的研究方向,即对动力电池集中充电站不同时刻的充放电控制策略进行优化。其次,本文对风、光等分布式能源的相关技术进行了分析。通过对微电网的控制模式和运行方式的分析,得出分布式能源发电与动力电池集中充电站可以微电网的方式结合。对风力发电的原理和永磁直驱风力发电系统的结构进行研究,并且进行建模得出仿真模型。针对光伏发电的等效数学模型进行分析,并使用Simulink对光伏发电进行建模仿真。再次,建立了动力电池集中充电站的系统结构模型,对电动汽车的充放电模式进行对比,结果表明动力电池集中充电对电网以及电动汽车的发展具有促进作用。对集中充电站的充放电状态进行建模分析,并且研究了电池储能变流器系统的控制策略。最后,对基于风、光等分布式能源的动力电池集中充电站进行优化模型的搭建。并且分别以平抑负荷的峰谷差和负荷波动以及风、光等分布式能源的最大利用为目标函数,以系统功率平衡、集中充电站内充放电功率、站内的电池电量作为约束条件。将粒子群优化算法与其他算法进行比较,并且对该算法进行改进。以某地区的日负荷曲线数据为例,对优化模型进行求解。通过算例表明,优化后的动力电池集中充电站,起到了削峰填谷、抑制负荷波动以及分布式能源的最大利用的作用。
【学位授予单位】：沈阳工程学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM910.6
【图文】：

风速；pC 是风机系统输出的功率系数，即表示风力发电机的风能吸收率。风能吸收率是表示风力发电机效率的一个非常重要的参数，它的数值大小由风速、风力发电机的转速和叶片的参数决定。如果 变大， 也会变大，但是通常实际运行中该系数不会超过 0.5，pC 的计算公式可表示为i21pi3i116( , ) 0.5176( 0.4 5)e 0.00681 1 0.03510.08 1C + + + （2.3）其中，i 表示叶片的叶尖速比； 为风机桨距角。它们可根据风能利用系数的曲线可计算求得，风能利用系数和叶尖速比达到最佳值时，发电系统可以达到最高的能量转换效率。根据以上研究的数学模型和风力发电的发电原理，通过 Simulink 软件进行模型仿真，搭建出永磁直驱发电机组的风力发电模型，永磁直驱风力发电机的仿真模型如图 2.7所示。

图 2.12 光伏电池的 U-I 特性曲线Fig.2.12 U-I characteristic curve of photovoltaic cells

图 2.12 光伏电池的 U-I 特性曲线Fig.2.12 U-I characteristic curve of photovoltaic cells

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