风光蓄柴微电网优化配置的研究

发布时间：2017-06-17 14:00

  本文关键词：风光蓄柴微电网优化配置的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会经济的发展,环境问题越来越受到人们的广泛关注,化石燃料的枯竭以及化石燃料带来的污染问题逐渐显现出来,这使得风能太阳能等可再生能源的发电受到越来越大的重视以及应用。在常规电网不能到达的偏远地区建设风光柴蓄微电网,是解决电力供应的一种手段。由于风光柴蓄微电网没有大电网的备用容量支持,风速与光照的随机波动性影响系统的可靠运行。风力发电和光伏发电有间断性的特点,对微电网的合理配置可以满足负载用电需求、降低负载失电率,同时降低发电成本和建设成本,为微电网的优化运行提供了可能。本文将风光柴蓄微电网作为研究对象,提出了一种新的微电网优化配置方法。主要研究内容如下：首先,分析了微电网的结构,探讨了风光发电的工作特性,研究了蓄电池储能特性和柴油发电机的工作原理,建立了各分布式电源的发电模型。其次,探讨了风力发电出力和光伏发电出力之间的相关性,由于风速和光照强度概率密度轮廓曲线形式不固定,采用非参数估计法计算风力发电和光伏发电的概率密度,运用核密度估计得出风力发电和太阳能发电出力的边缘概率密度。为了计算风力发电和光伏发电联合出力情况,运用Copula函数计算得到风力发电和光伏发电的联合出力概率分布。再次,在分析风光柴蓄微电网性能基础上,建立了以系统成本为目标,以负载失电率和污染物排放限值为约束条件的经济模型,将风力发电和光伏发电联合出力概率与负载失电率相结合作为约束条件。然后,采用改进和声搜索算法对优化模型进行求解,分析了和声搜索参数对算法的影响,改进了算法的扰动频率PAR和可行解的选择带宽BW,改善算法性能。最后,在MATLAB平台下编写改进和声搜索算法程序,对建立的优化模型进行求解计算,通过实例分析验证优化算法的可行性,对建立经济模型进行二次优化。优化结果表明改进和声搜索算法的收敛速度快,经过计算实际发电量验证优化结果能够满足负载供电需求。因此,本文提出的优化算法能够降低直流微电网建设成本及运行成本,可以提高系统的可靠性与经济性。
【关键词】：微电网 优化配置 改进和声搜索 核密度估计 Copula函数
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM61
【目录】：

• 摘要4-6
• abstract6-11
• 第一章 引言11-15
• 1.1 课题研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 论文研究的主要内容13-15
• 第二章 微电网的特性分析及模型建立15-26
• 2.1 风光蓄柴微电网结构15-16
• 2.2 光伏电池特性及模型16-19
• 2.2.1 光伏电池特性16-18
• 2.2.2 光伏电池输出功率模型18-19
• 2.3 风力发电特性及模型19-22
• 2.3.1 风力发电特性19-21
• 2.3.2 风力发电输出功率模型21-22
• 2.4 蓄电池特性及模型22-23
• 2.4.1 蓄电池特性22-23
• 2.4.2 蓄电池功率模型23
• 2.5 柴油发电特性及模型23-25
• 2.5.1 柴油发电机特性23-24
• 2.5.2 柴油发电机功率模型24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第三章 风力发电和光伏发电联合出力分析26-31
• 3.1 风力发电和光伏发电出力相关性26
• 3.2 风力发电和光伏发电出力的边缘概率分布26-28
• 3.3 风力发电和光伏发电出力的联合概率分布28-29
• 3.3.1 Copula函数28-29
• 3.3.2 风光发电出力的联合概率分布29
• 3.4 本章小结29-31
• 第四章 微电网优化配置模型及改进和声搜索求解算法31-38
• 4.1 微电网优化配置模型31-33
• 4.1.1 目标函数的建立31
• 4.1.2 约束条件的建立31-33
• 4.2 改进和声搜索算法33-37
• 4.2.1 和声搜索算法33-34
• 4.2.2 改进和声搜索算法34-36
• 4.2.3 改进和声搜索算法参数设计36-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 微电网优化配置实例分析38-48
• 5.1 风光发电相关性计算38-44
• 5.1.1 样本数据预处理38-40
• 5.1.2 风力发电和光伏发电出力的相关性40-41
• 5.1.3 风速和光照强度的边缘概率密度41-42
• 5.1.4 风力发电和光伏发电的边缘概率分布42-43
• 5.1.5 风力发电和光伏发电联合出力的概率分布43-44
• 5.2 系统优化结果分析44-46
• 5.2.1 一次优化结果44-45
• 5.2.2 二次优化结果45-46
• 5.2.3 优化结果评价46
• 5.3 本章小结46-48
• 第六章 总结与展望48-50
• 6.1 全文总结48-49
• 6.2 研究展望49-50
• 参考文献50-54
• 致谢54-55
• 读研期间发表的论文55
• 读研期间参加的科研项目55

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本文编号：458465