基于改进粒子群算法的微电网分布式电源接入优化研究

发布时间：2017-04-30 06:04

  本文关键词：基于改进粒子群算法的微电网分布式电源接入优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于能源的紧缺以及微电网技术的日益成熟,使得分布式发电(Distributed generation,DG)技术飞速发展。分布式发电一般包括大量的新能源发电,具有较强的波动性和不确定性。大量分布式电源的接入会导致微电网潮流改变、电压波动等问题,分布式电源接入电网时的接入位置和接入容量选择不恰当会造成许多不利的影响。因此,如何对不同类型分布式电源的接入容量和位置进行经济地、安全可靠地优化配置,具有非常重要的研究意义。对微电网中的分布式电源接入进行优化配置可以大大提高微电网运行的可靠性和经济性。微电网DG接入优化是一个多维、非线性优化问题。本文在考虑DG接入的综合影响以及负荷重要性的基础上,建立了以考虑DG接入综合影响并以微电网运行经济性最优为目标函数的多目标分层优化模型;对基本粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)的初始化方法和参数控制方面进行改进,并引入变异因子,得到寻优能力更强的改进粒子群算法(IPSO,Improved Particle Swarm Optimization)。将IPSO算法应用于一28节点微电网,将其网架中的DG接入进行优化,通过不同优化方案的对比证明了微电网中对DG接入进行优化配置的重要性,同时表明IPSO算法对于求解此类问题的可行性和有效性。
【关键词】：微电网 分布式电源 多目标优化 经济性 改进粒子群算法
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM727
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-17
• 1.2.1 分布式电源发电研究现状10-12
• 1.2.2 微电网优化研究现状12-14
• 1.2.3 现代智能优化算法14-17
• 1.3 本文的主要工作17-20
• 第二章 含分布式电源的微电网基本特性20-29
• 2.1 分布式发电技术的简介20
• 2.2 常见的分布式电源20-25
• 2.2.1 风力发电20-21
• 2.2.2 太阳能光伏发电21-22
• 2.2.3 燃料电池22-23
• 2.2.4 微型燃气轮机23-24
• 2.2.5 冷热联产发电24
• 2.2.6 地热能发电24-25
• 2.3 含DG微网接入对电网规划的影响25-26
• 2.4 DG接入对电网可靠性的影响26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 粒子群优化算法及其改进29-37
• 3.1 粒子群优化算法29-30
• 3.1.1 粒子群算法的起源29-30
• 3.1.2 基本粒子群算法30
• 3.2 改进的粒子群算法30-33
• 3.2.1 引入新的初始化方法31
• 3.2.2 引入控制因子动态调整惯性权重31-32
• 3.2.3 引入变异因子32-33
• 3.3 改进粒子群算法的求解过程33-34
• 3.4 改进粒子群算法的性能测试34-36
• 3.4.1 算例分析34-35
• 3.4.2 测试结果35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 微电网分布式电源接入优化方法37-47
• 4.1 微电网优化的负荷预测37-38
• 4.2 含分布式电源的微电网潮流计算38-40
• 4.3 分布式电源的选址定容40-44
• 4.3.1 DG接入类型的选择41
• 4.3.2 确定DG的接入位置41-44
• 4.4 微电网DG接入优化模型44-46
• 4.4.1 目标函数44-46
• 4.4.2 约束条件46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 微电网优化的算例分析47-53
• 5.1 算例设定及相关参数47-49
• 5.1.1 节点负荷参数47-49
• 5.1.2 线路参数49
• 5.1.3 待选DG的类型及运行维护费用49
• 5.2 微电网中DG的接入优化49-50
• 5.2.1 DG的接入位置及容量49-50
• 5.2.2 DG接入优化配置方案50
• 5.3 微电网优化方案分析50-51
• 5.4 IPSO算法优化效果对比51-52
• 5.5 本章小结52-53
• 第六章 结论与展望53-55
• 6.1 结论53-54
• 6.2 展望54-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-60
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文60-62

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本文编号：336378