不确定性条件下分布式能源系统设计优化

发布时间：2021-06-07 10:03

　　全球范围内都面临着与能源相关的巨大挑战,由于分布式能源系统（DES）是一种实现能源可持续发展的有效途径,因此,各国都在积极推动DES的应用。DES不仅可以提高能源效率,还可以利用可再生能源,并实现能源生产、分配和储能技术之间的耦合,在能源领域具有重要的地位。目前,主要依赖能源建模来执行DES设计的任务。然而,一方面由于能源建模的复杂性,大多数研究都做出了诸多简化如不考虑系统中设备的非设计特性。另一方面在能源建模过程中往往存在不确定性,而大多数研究都选择忽略不确定性而建立确定性模型。这些做法都会影响到设计结果的准确性与可靠性,很有可能获得次优的设计决策,在实际应用中会导致失败。因此,本文不仅建立了确定性的DES设计模型并对设备的非设计特性进行了分析,而且通过考虑多个参数包括能源载体价格,能源需求和太阳辐射的不确定性,建立了不确定性条件下的DES设计模型。然后,将建立的模型应用于实际案例,并对比了各个模型的结果,结果表明:（1）当施加不同的CO2排放约束时,得到的DES的最优配置,系统年总成本和CO2排放量等结果将会产生一定的差异。（2）在模型中考虑设备的非设计特性对DES设计,如设备选择... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１系统系意图??需要说明的是，在本文中没有考虑热网以及电气网络

图２－２确定性ＤＥＳ设计模型结构??

第３章不确定性条件下分布式能源系统设计优化建模??场景数０弘３Ｋ，不确定性＃数数锊Ｐ??ｋ－ｌ？??为第ｋ个三场眾集合和第ｐ个＃数??随机选择巢合丨）中的六个棑列之一??为第ｋ个三场娘集合和第ｐ个??＃数分配所选的棑列值??ｐ＾ｐ＾ｌ??Ｉ?Ｎｏ??ＰＣ１?ｂｋ＋１??Ｖｃｓ??￣￣＜ｃ＞??］Ｎｏ??输出结果??图３－１?ＲＶＳ方法流程图??？概率标准化??使用前面介绍的方法，获得了每种不确定性参数的３点概率表示，并且采用??ＲＶＳ方法构建了?Ｓ数目的情景。为了生成两阶段随机规划模型所需的最终情景??集，需要执行所有不确定性参数的所有可能组合，为所有情景分配最终概率值。??首先，为所有ＲＶＳ方法中的情景计算标准化的概率值，包含三个情景的所??有集合的概率都相等，等于１／Ｋ即３／Ｓ。??然后，对包含三个情景的每个集合ｋ，为每个情景ｓ＇计算相应的概率，每个??情景的概率值为情景中各个不确定性参数ｐ的概率值的乘积，然后就可以通过下??式对第ｋ组的三个情景计算标准化概率值：??２９??

【参考文献】：
期刊论文
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[3]多能互补分布式能源系统优化设计研究进展[J]. 卢胤龙,韩明新,任洪波,吴琼.  上海电力学院学报. 2018(03)
[4]兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统经济优化运行及其求解算法[J]. 曾鸣,彭丽霖,孙静惠,刘伟,武赓.  电网技术. 2016(06)
[5]英国生物质分布式能源系统的研究以及对我国的启示[J]. 周珏,陈群,张晓辉,Vida Sharifi,Jim Swithenbank,陈耀斌.  节能技术. 2015(04)
[6]全球可再生能源发展现状及投资趋势分析[J]. 董娟.  当代石油石化. 2014(08)

博士论文
[1]楼宇及区域型分布式能源系统效益评价研究[D]. 李龙锡.大连理工大学 2017
[2]微型燃气轮机冷热电联供系统集成优化与动态运行规律研究[D]. 张俊礼.东南大学 2015
[3]分布式能源系统中能源与环境耦合特性及优化集成模型研究[D]. 林世平.武汉理工大学 2011

硕士论文
[1]考虑新能源不确定性的储能容量随机鲁棒优化方法[D]. 戴蕾思.浙江大学 2017
[2]分布式能源集成供能系统研究[D]. 李博彤.华北电力大学(北京) 2017



本文编号：3216375