移动保供电电源储能电池优化配置
本文关键词:移动保供电电源储能电池优化配置
更多相关文章: 保供电 移动电源 蓄电池 多目标 粒子群算法 维变异算子 云理论
【摘要】:高质量的供电要求促使保供电业务不断发展,而灵活可靠的保供电电源技术则是满足实际需求的关键。在综合考虑经济性、并联设计的安全可靠性以及移动性(重量要求)等因素的条件下,提出了一种移动保供电电源UPS电池优化配置模型,模型考虑了电池容量的离散特性及最大容量限制,并允许UPS电池的逆变(直流)电压作为一个可变参数调整;采用含维变异算子的云自适应粒子群算法求解得到UPS电池的最优配置方案。算例证明了所提出的模型和算法的可行性和有效性。
【作者单位】: 华南理工大学电力学院;广州电力设计院;
【关键词】: 保供电 移动电源 蓄电池 多目标 粒子群算法 维变异算子 云理论
【基金】:国家自然科学基金(51577071) 广东省自然科学资金(2015A030313202)资助项目
【分类号】:TM912
【正文快照】: 0引言近年来,随着对供电服务质量要求的不断提高,有着保供电需求的用户也越来越多。电力服务运营商可根据不同用户的保供电时间、供电可靠性以及电能质量的要求提出具体适用的保供电方案[1,2]。在实际中,要实现保供电服务,除了严密的组织和管理外,保供电电源的配置模式、电源
【参考文献】
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1 侯世英;房勇;孙韬;彭文雄;;混合储能系统在独立光伏发电系统功率平衡中的应用[J];电网技术;2011年05期
【共引文献】
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1 朱俊星;姜新建;黄立培;;飞轮储能动态电压恢复器的拓扑结构和充电策略[J];电机与控制学报;2009年03期
2 谢石骁;杨莉;李丽娜;;基于机会约束规划的混合储能优化配置方法[J];电网技术;2012年05期
3 朱俊星;王同勋;;基于飞轮储能的新型动态电压恢复器的研究[J];电子设计工程;2010年05期
4 朱俊星;李金元;;基于飞轮储能系统的动态电压恢复器[J];供用电;2010年02期
5 於益军;雷为民;单茂华;庄卫金;滕贤亮;黄华;;风光储联合发电监控系统功能设计与应用[J];电力系统自动化;2012年20期
6 高志刚;冬雷;廖晓钟;;一种带储能功能的新型光伏并网逆变器研究[J];电网技术;2012年11期
7 戴兴建;张小章;姜新建;王善铭;沈祖培;孙旭东;;清华大学飞轮储能技术研究概况[J];储能科学与技术;2012年01期
8 王巍;高原;姜晓弋;;飞轮储能技术发展与应用[J];船电技术;2013年01期
9 林少伯;韩民晓;牛战壕;罗超;;考虑充放电控制的静止伏安发生装置研究[J];电力电子技术;2013年02期
10 李逢兵;谢开贵;张雪松;汪科;周丹;赵波;;基于锂电池充放电状态的混合储能系统控制策略设计[J];电力系统自动化;2013年01期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张娜,张宝宏;电化学超级电容器研究进展[J];电池;2003年05期
2 夏熙,刘洪涛;一种正在迅速发展的贮能装置——超电容器[J];电池工业;2004年03期
3 谭颖琦;范大鹏;陶溢;;基于线性光耦HCNR200的DSP采集电路设计与实现[J];电测与仪表;2006年06期
4 周晖;易忠林;袁瑞铭;彭楚宁;;电压暂降下整流装置特性仿真研究[J];电测与仪表;2009年07期
5 唐西胜;齐智平;;独立光伏系统中超级电容器蓄电池有源混合储能方案的研究[J];电工电能新技术;2006年03期
6 黄斐梨,王耀明,姜新建,刘士祥,,李发海;电动汽车永磁无刷直流电机驱动系统低速能量回馈制动的研究[J];电工技术学报;1995年03期
7 卢继平;白树华;;风光氢联合式独立发电系统的建模及仿真[J];电网技术;2007年22期
8 王立娜;周克亮;卢闻州;程明;;组合蓄能离网型自治光伏发电系统优化运行与配置设计[J];电网技术;2009年17期
9 王明俊;;智能电网与智能能源网[J];电网技术;2010年10期
10 李琛;张莉;王凯;苏二勇;;双电层超级电容器的矩阵式模型研究[J];电子元件与材料;2011年04期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 全芙蓉;;粒子群算法的理论分析与研究[J];硅谷;2010年23期
2 吴军;李为吉;;改进的粒子群算法及在结构优化中的应用[J];陕西理工学院学报(自然科学版);2006年04期
3 段海涛;刘永忠;冯霄;;水系统优化的粒子群算法分析[J];华北电力大学学报(自然科学版);2007年02期
4 王伟;;混合粒子群算法及其优化效率评价[J];中国水运(学术版);2007年06期
5 付宜利;封海波;孙建勋;李荣;马玉林;;机电产品管路自动敷设的粒子群算法[J];机械工程学报;2007年11期
6 蒋荣华;王厚军;龙兵;;基于离散粒子群算法的测试选择[J];电子测量与仪器学报;2008年02期
7 周苗;陈义保;刘加光;;一种新的协同多目标粒子群算法[J];山东理工大学学报(自然科学版);2008年05期
8 姚峰;杨卫东;张明;;改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用[J];北京科技大学学报;2009年08期
9 张大兴;贾建援;张爱梅;郭永献;;基于粒子群算法的三轴跟瞄装置跟踪策略研究[J];仪器仪表学报;2009年09期
10 王丽萍;江波;邱飞岳;;基于决策偏好的多目标粒子群算法及其应用[J];计算机集成制造系统;2010年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 朱童;李小凡;鲁明文;;位置加权的改进粒子群算法[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(上)[C];2012年
2 陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集(上)[C];2009年
3 陈龙祥;蔡国平;;基于粒子群算法的时滞动力学系统的时滞辨识[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年
4 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年
5 刘卓倩;顾幸生;;一种基于信息熵的改进粒子群算法[A];系统仿真技术及其应用(第7卷)——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年
6 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
7 方卫华;徐兰玉;陈允平;;改进粒子群算法在大坝力学参数分区反演中的应用[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年
8 熊伟丽;徐保国;;单个粒子收敛中心随机摄动的粒子群算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
9 马向阳;陈琦;;以粒子群算法求解买卖双方存货主从对策[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年
10 赵磊;;基于粒子群算法求解多目标函数优化问题[A];第二十一届中国(天津)’2007IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大学;2006年
2 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年
3 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
4 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年
5 胡成玉;面向动态环境的粒子群算法研究[D];华中科技大学;2010年
6 张静;基于混合离散粒子群算法的柔性作业车间调度问题研究[D];浙江工业大学;2014年
7 张宝;粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究[D];大连理工大学;2007年
8 刘宏达;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 杨轻云;约束满足问题与调度问题中离散粒子群算法研究[D];吉林大学;2006年
10 冯琳;改进多目标粒子群算法的研究及其在电弧炉供电曲线优化中的应用[D];东北大学;2013年
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1 张忠伟;结构优化中粒子群算法的研究与应用[D];大连理工大学;2009年
2 李强;基于改进粒子群算法的艾萨炉配料优化[D];昆明理工大学;2015年
3 付晓艳;基于粒子群算法的自调节隶属函数模糊控制器设计[D];河北联合大学;2014年
4 余汉森;粒子群算法的自适应变异研究[D];南京信息工程大学;2015年
5 梁计锋;基于改进粒子群算法的交通控制算法研究[D];长安大学;2015年
6 杨伟;基于粒子群算法的氧乐果合成过程建模研究[D];郑州大学;2015年
7 李程;基于粒子群算法的AS/RS优化调度方法研究[D];陕西科技大学;2015年
8 樊伟健;基于混合混沌粒子群算法求解变循环发动机数学模型问题[D];山东大学;2015年
9 陈百霞;考虑风电场并网的电力系统无功优化[D];山东大学;2015年
10 戴玉倩;基于混合动态粒子群算法的软件测试数据自动生成研究[D];江西理工大学;2015年
本文编号:633653
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