微网多目标优化运行方法研究

发布时间：2017-09-22 07:32

  本文关键词：微网多目标优化运行方法研究

  更多相关文章： 微网 分布式发电 优化运行 点估计法 自适应萤火虫算法

【摘要】：微网能够整合分布式发电(distributed generation,DG)的优势,协调分布式电源与大电网之间的矛盾,充分合理利用各种分布式能源,结合本地负荷、储能系统以及相关监控和保护等二次装置,构成具有自我保护、控制和管理能力的新型电力系统。但是针对如何实现对微网运行有效控制,和能量管理和调度方面所存在的诸多问题,仍然需要进一步展开研究。其中,微网的经济运行也是研究中的一个难点问题。微网内部存在许多DG以及本地负荷,有并网运行和孤岛运行两种运行方式,分散了调度风险,提高了供电可靠性;但微网中风力发电、光伏单元的发电量与天气状况、环境温度、风速、日照辐射量等条件密切相关,而且发电模式、负荷需求和市场价格具有不确定性,而具有确定性的方法则依赖于所输入数据的准确性,但在关于微网预测数据的输入时,很难保证数据的准确性。在一个开放的电力市场,市场价格和负荷需求更加难以预测。此外,由于风速和光照强度是间歇性的,因此风力发电和光伏发电是不可控的并伴随着较大的功率波动。因此,传统优化方法的有效性,需要重新审视。在采用新方法时需要考虑所输入数据的间歇性变化。由于含有可再生能源的微网存在各种不确定性,因此需要使用概率方法对其进行分析。本文在微网不确定条件下提出了基于点估计法(point estimate method,PEM)和自适应萤火虫算法(adaptive firefly algorithm,AFA)的概率能量运行管理方法,该方法中2点估计法用于分析微网的不确定性,可以实现对随机变量概率分布结果的求解,应用到电力系统概率潮流计算中时,能得到较高的精度。基于自适应变异技术的改进萤火虫优化算法用以确定微电网的最优能量管理,提高算法的收敛性,避免陷入局部最优解。最后通过一个典型的微网模型来验证该方法的有效性和经济性。
【关键词】：微网 分布式发电 优化运行 点估计法 自适应萤火虫算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM732
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 国外微网研究现状12-15
• 1.2.2 国内微网研究现状15-17
• 1.3 本文的研究工作17-19
• 第2章 微网的概念与数学模型19-27
• 2.1 微网的结构19-20
• 2.2 微网运行方式20-21
• 2.2.1 并网运行方式20-21
• 2.2.2 孤岛运行方式21
• 2.3 微电源的数学模型21-26
• 2.3.1 风力发电数学模型21-22
• 2.3.2 光伏发电数学模型22
• 2.3.3 微型燃气轮机数学模型22-23
• 2.3.4 燃料电池数学模型23-24
• 2.3.5 储能装置数学模型24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 微网多目标优化模型求解27-39
• 3.1 微网优化运行数学模型27-29
• 3.1.1 目标函数27-28
• 3.1.2 约束条件28-29
• 3.2 概率模型的建立29-32
• 3.2.1 随机变量特征29-30
• 3.2.2 基于2点估计法的数学模型30-32
• 3.3 自适应改进萤火虫算法32-37
• 3.3.1 萤火虫间的距离33
• 3.3.2 萤火虫间的吸引力33
• 3.3.3 萤火虫的运动33
• 3.3.4 萤火虫算法的不足33-34
• 3.3.5 萤火虫算法的改进34-36
• 3.3.6 数值验证36-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 微网的优化运行分析39-48
• 4.1 算例参数39-42
• 4.2 算例优化结果42-43
• 4.3 概率分析43-44
• 4.4 储能装置的容量优化配置44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 结论与展望48-50
• 5.1 结论48-49
• 5.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果54-55
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作55-56
• 致谢56

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本文编号：899550