基于MOHSA的智慧社区能量管理系统优化调度研究

发布时间：2021-04-27 04:12

　　家庭负荷是电网负荷的重要组成部分。在智能电网环境下,家庭负荷的灵活调度能够有效缓解电力供应紧张问题,有利于需求响应在用户侧的实施。本文提出了一种基于多目标和声搜索算法的社区能量管理系统优化调度方法,以减少用户的用电成本和平抑配电网侧负荷波动为目标,建立了计及分布式电源、储能系统和可调度负荷的智慧社区能量管理系统模型。根据Pareto理论,通过改进的多目标和声搜索算法求解,并与其他算法进行对比。仿真结果表明,所建模型和调度方案能够有效减少用户用电成本和平抑配电网侧负荷波动,改进的算法具有更强的寻优性能。 

【文章来源】：电工电能新技术. 2019,38(03)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 智慧社区能量管理系统负荷模型
    2.1 可调度负荷模型
        （1） 可中断负荷。
        （2） 不可中断负荷。
    2.2 蓄电池与电动汽车模型
    2.3 社区日负荷安排模型
3 智慧社区能量管理系统优化调度模型
    3.1 目标函数
        （1） 用户侧目标函数。
        （2） 电网侧目标函数。
    3.2 约束条件
        （1） 蓄电池及电动汽车约束。
        （2） 配电网侧约束。
4 求解方法
    4.1 和声搜索算法
    4.2 改进和声搜索算法
    4.3 多目标和声搜索算法
5 算例分析
    5.1 算例介绍
    5.2 仿真结果
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]能源互联网中的储能需求、储能的功能和作用方式[J]. 朱永强,郝嘉诚,赵娜,王欣.  电工电能新技术. 2018(02)
[2]基于多目标分子动理论的楼宇负荷用电调度优化[J]. 贾艳芳,易灵芝,李胜兵.  电网技术. 2018(05)
[3]基于多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度研究[J]. 张子泳,仉梦林,李莎.  电力系统保护与控制. 2017(10)
[4]考虑需求响应影响的含分布式电源的配电网多目标协调规划[J]. 张木银,周玲,管志成,叶晨晖.  电工电能新技术. 2017(03)
[5]基于粒子校正优化的智能小区需求响应调度策略[J]. 陆俊,彭文昊,朱炎平,祁兵,崔高颖.  电网技术. 2017(07)
[6]基于前推回代优化算法的社区能源网络有功实时调配策略[J]. 樊飞龙,邰能灵,郑晓冬,李国栋,陈培育,戴晨松.  中国电机工程学报. 2017(14)
[7]智能楼宇可调资源优化控制建模及仿真分析[J]. 颜庆国,杨永标,高辉,李奕杰.  电器与能效管理技术. 2016(10)
[8]智能电网环境下家庭能源管理系统优化调度算法[J]. 张延宇,曾鹏,臧传治.  电力系统保护与控制. 2016(02)
[9]智能电器最新技术研究及应用发展前景[J]. 王建华,张国钢,耿英三,宋政湘.  电工技术学报. 2015(09)
[10]智能小区商业模式及运营策略分析[J]. 王澄,徐延才,魏庆来,赵冬斌,刘德荣.  电力系统保护与控制. 2015(06)

硕士论文
[1]计及多目标的微网协同调度研究[D]. 徐晓光.青岛大学 2015



本文编号：3162741