含电-气-热-冷多能源系统运行优化研究

发布时间：2021-02-24 12:01

　　人类社会的发展和能源、环境紧密相关,探索经济发展与环境保护相互协调,降低生产耗能,促进能源高效利用,已经成为人们的共识。实现多种能源供应的冷热电联供具有能源利用率高、运行灵活、污染排放少等优点,符合当前能源和环境协调发展的趋势。本文以含电-气-热-冷的多能源系统为研究对象,对各时段内设备的出力进行优化,提升多能源系统运行的经济、能源和环境效益。本文的主要内容如下:（1）阐述了含电-气-热-冷多能源系统的供能结构,研究了光伏发电、风力发电、微型燃气轮机、燃气锅炉、制冷机以及储能装置的运行特性并建立了相应的数学模型,为后续的优化研究奠定了基础。（2）针对多能源系统优化目标函数复杂、约束条件多,研究了一种非线性递减惯性权重和混沌搜索相结合的混沌自适应粒子群算法。采用多个测试函数进行实验,并与典型粒子群算法和自适应粒子群算法进行对比分析,对算法有效性和可行性进行了验证。（3）以系统的运行成本最低为优化目标,分冬、夏两季,依据储能、用能特点分为6种不同储能模式,建立多能源系统的经济优化模型。考虑能量平衡,设备运行等约束,使用混沌自适应粒子群算法进行优化仿真,得出系统的逐时运行策略。研究发现,储能... 

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外发展及研究现状
        1.2.1 国内外发展现状
        1.2.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容
2 含电-气-热-冷多能源系统结构与数学模型
    2.1 含电-气-热-冷多能源系统的结构框架
    2.2 多能源系统的设备建模
        2.2.1 光伏发电
        2.2.2 风力发电
        2.2.3 微型燃气轮机
        2.2.4 燃气锅炉
        2.2.5 吸收式制冷机
        2.2.6 电制冷机
        2.2.7 储能装置
    2.3 本章小结
3 混沌自适应粒子群优化算法
    3.1 粒子群优化算法
        3.1.1 粒子群优化算法概述
        3.1.2 自适应粒子群算法
    3.2 混沌粒子群算法
        3.2.1 混沌运动的概念
        3.2.2 混沌优化
        3.2.3 混沌粒子群优化算法
    3.3 混沌粒子群算法实验及结果分析
    3.4 本章小结
4 考虑储能的含电-气-热-冷多能源系统经济优化
    4.1 考虑储能的多能源系统经济运行分析
    4.2 储能设备运行模式
    4.3 考虑储能的经济优化模型
        4.3.1 优化目标函数
        4.3.2 模型约束条件
    4.4 算例仿真与分析
        4.4.1 算例场景
        4.4.2 仿真结果与分析
    4.5 本章小结
5 含电-气-热-冷多能源系统多目标综合优化
    5.1 含电-气-热-冷多能源系统多目标综合优化框架
    5.2 含电-气-热-冷多能源系统多目标优化模型
        5.2.1 优化指标
        5.2.2 优化模型
    5.3 算例仿真与分析
        5.3.1 算例参数
        5.3.2 仿真结果与分析
        5.3.3 结果总结
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间取得的科研成果和参与的项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]含热泵和储能的冷热电联供型微网经济运行[J]. 杨志鹏,张峰,梁军,韩学山,徐震.  电网技术. 2018(06)
[2]计及电转气的电–气互联综合能源系统削峰填谷研究[J]. 卫志农,张思德,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜.  中国电机工程学报. 2017(16)
[3]分布式冷热电联供系统综述[J]. 王涛.  上海节能. 2016(12)
[4]自适应混沌粒子群算法对极限学习机参数的优化[J]. 陈晓青,陆慧娟,郑文斌,严珂.  计算机应用. 2016(11)
[5]基于Hessian内点法的微型能源网日前冷热电联供经济优化调度[J]. 徐青山,曾艾东,王凯,蒋菱.  电网技术. 2016(06)
[6]电–气混联综合能源系统概率能量流分析[J]. 陈胜,卫志农,孙国强,王丹,孙永辉,臧海祥,朱瑛.  中国电机工程学报. 2015(24)
[7]太阳能冷热电联供系统的策略评估和优化配置[J]. 吴红斌,王东旭,刘星月.  电力系统自动化. 2015(21)
[8]国内冷热电联供系统现状和发展趋势[J]. 杨干,翟晓强,郑春元,王如竹.  化工学报. 2015(S2)
[9]计及附加机会收益的冷热电联供型微电网动态调度[J]. 李正茂,张峰,梁军,贠志皓,张旭.  电力系统自动化. 2015(14)
[10]含热泵的热电联产型微电网短期最优经济运行[J]. 郭宇航,胡博,万凌云,谢开贵,杨贺钧,沈玉明.  电力系统自动化. 2015(14)

博士论文
[1]冷热电混合能源联合优化运行与调度策略研究[D]. 曾艾东.东南大学 2017
[2]群智能混合优化算法及其应用研究[D]. 匡芳君.南京理工大学 2014
[3]分布式冷热电联供系统全工况特性与主动调控机理及方法[D]. 陈强.中国科学院研究生院（工程热物理研究所） 2014

硕士论文
[1]多能互补冷热电联供系统日前运行优化研究[D]. 刘栋.山东大学 2019
[2]基于混合储能的微电网能量管理策略研究[D]. 吴延群.华北电力大学 2018
[3]基于混沌粒子群算法的含风电配电网无功优化[D]. 刘国峰.西安理工大学 2017
[4]智能电网园区多类型能源优化调度研究[D]. 陈昊炜.天津大学 2017
[5]多能源互补的分布式冷热电联供系统的优化运行研究[D]. 白田田.华北电力大学(北京) 2016
[6]微网的经济运行研究[D]. 李乐.华北电力大学（北京） 2011



本文编号：3049340