基于多智能体系统的微电网混杂优化控制方法
发布时间:2021-06-13 21:14
微电网基于分布式发电技术,能够实现分布式电源(distributed energy resources,DERs)的“即插即用”,降低DERs直接并网对大电网产生的不利影响。但是,孤岛模式下多种DERs接入的微电网系统在能量管理和多模态协调切换控制方面仍存在较多问题,为此,本文对相关问题进行研究,目的在于实现孤岛微电网的多模态切换和优化协调控制,提高系统安全性。首先,对常用DERs的数学模型和控制方法进行了分析,为后面构建孤岛微电网系统和制定控制策略提供理论和模型基础。其次,针对微电网多模态切换问题,提出了基于混杂自动机和机器学习的控制策略。混杂自动机用于对DERs和负荷单元进行建模从而描述DERs复杂的输出特性和工作模式迁移情况。机器学习算法通过执行分类操作来分析微电网系统的工作状态并处理复杂的运行数据。多模态切换的实现是后面优化协调控制的基础,最后的仿真结果说明了所提控制策略能够实现多模态切换并提高系统的智能性。进而,在多模态切换的基础上,为了同时实现微电网能量管理和协调切换控制,提出了多时间尺度优化协调控制策略。首先构建了基于多智能体系统(multi-agent system,M...
【文章来源】:燕山大学河北省
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
增量电导法算法流程图
单二极管光伏电池的等效电路模型
光伏电池的I-U和P-U曲线
【参考文献】:
期刊论文
[1]微电网并离网切换控制策略[J]. 冯诗扬,崔双喜. 电子技术与软件工程. 2019(20)
[2]基于深度强化学习的微电网复合储能协调控制方法[J]. 张自东,邱才明,张东霞,徐舒玮,贺兴. 电网技术. 2019(06)
[3]基于一致性算法的直流微电网的分层协调控制策略[J]. 瞿吉,董学育,安允展. 电工技术. 2018(22)
[4]微电网能量管理系统研究综述[J]. 吴雄,王秀丽,刘世民,祝振鹏,刘春阳,段杰,侯菲. 电力自动化设备. 2014(10)
[5]分布式光伏发电的前景、问题及建议[J]. 王科. 安徽科技. 2014(04)
[6]分布式发电在配电网中的作用[J]. 宋德珩,王佳峰. 上海电力学院学报. 2014(S1)
[7]太阳能光伏发电最大功率点跟踪控制器设计[J]. 高春甫,陆爽,贺新升,王彬,谢楚雄. 中国测试. 2014(02)
[8]使用随机森林算法实现优质股票的选择[J]. 曹正凤,纪宏,谢邦昌. 首都经济贸易大学学报. 2014(02)
[9]智能电网配电解决方案[J]. 任旭会. 电气时代. 2013(10)
[10]微电网能量管理系统开发与应用[J]. 李洋,刘海涛,吴鸣,季宇,于辉. 华东电力. 2013(05)
硕士论文
[1]基于改进蝙蝠算法的多能互补微电网优化调度研究[D]. 陈相吾.西安理工大学 2019
[2]随机森林算法在城市空气质量评价中的应用研究[D]. 杭琦.上海第二工业大学 2019
[3]基于Petri网的微电网能量调度管理研究[D]. 毛瑞龙.江苏科技大学 2019
[4]孤岛模式下风光互补微电网切换控制研究[D]. 杨雪健.南京邮电大学 2018
[5]分布式电源接入配电网优化运行问题研究[D]. 李鑫.华北电力大学(北京) 2017
[6]微电网能量管理系统经济优化的研究[D]. 秦青.北京建筑大学 2013
[7]粒子群算法的改进及应用[D]. 徐玉杰.南京师范大学 2013
本文编号:3228350
【文章来源】:燕山大学河北省
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
增量电导法算法流程图
单二极管光伏电池的等效电路模型
光伏电池的I-U和P-U曲线
【参考文献】:
期刊论文
[1]微电网并离网切换控制策略[J]. 冯诗扬,崔双喜. 电子技术与软件工程. 2019(20)
[2]基于深度强化学习的微电网复合储能协调控制方法[J]. 张自东,邱才明,张东霞,徐舒玮,贺兴. 电网技术. 2019(06)
[3]基于一致性算法的直流微电网的分层协调控制策略[J]. 瞿吉,董学育,安允展. 电工技术. 2018(22)
[4]微电网能量管理系统研究综述[J]. 吴雄,王秀丽,刘世民,祝振鹏,刘春阳,段杰,侯菲. 电力自动化设备. 2014(10)
[5]分布式光伏发电的前景、问题及建议[J]. 王科. 安徽科技. 2014(04)
[6]分布式发电在配电网中的作用[J]. 宋德珩,王佳峰. 上海电力学院学报. 2014(S1)
[7]太阳能光伏发电最大功率点跟踪控制器设计[J]. 高春甫,陆爽,贺新升,王彬,谢楚雄. 中国测试. 2014(02)
[8]使用随机森林算法实现优质股票的选择[J]. 曹正凤,纪宏,谢邦昌. 首都经济贸易大学学报. 2014(02)
[9]智能电网配电解决方案[J]. 任旭会. 电气时代. 2013(10)
[10]微电网能量管理系统开发与应用[J]. 李洋,刘海涛,吴鸣,季宇,于辉. 华东电力. 2013(05)
硕士论文
[1]基于改进蝙蝠算法的多能互补微电网优化调度研究[D]. 陈相吾.西安理工大学 2019
[2]随机森林算法在城市空气质量评价中的应用研究[D]. 杭琦.上海第二工业大学 2019
[3]基于Petri网的微电网能量调度管理研究[D]. 毛瑞龙.江苏科技大学 2019
[4]孤岛模式下风光互补微电网切换控制研究[D]. 杨雪健.南京邮电大学 2018
[5]分布式电源接入配电网优化运行问题研究[D]. 李鑫.华北电力大学(北京) 2017
[6]微电网能量管理系统经济优化的研究[D]. 秦青.北京建筑大学 2013
[7]粒子群算法的改进及应用[D]. 徐玉杰.南京师范大学 2013
本文编号:3228350
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