本文關鍵詞：風光蓄聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)可變時隙家庭器具能耗調度算法研究

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【摘要】：隨著社會的發(fā)展,使用戶對居住環(huán)境的安全度、舒適度和智能化程度的需求越來越高,使電網側對于系統(tǒng)穩(wěn)定性和電力質量要求不斷提升,使社會對環(huán)境問題越來越關注,而智能家居的發(fā)展?jié)M足了各界的需求。但是現(xiàn)在的智能家居系統(tǒng)還不完善,只能機械式的進行一些提前安排好的任務,或者對已有的任務進行簡單的重復,并不能根據(jù)外界環(huán)境和人們的需求提供服務。而一般用戶缺乏經濟學考慮分析與控制學技術知識,不能根據(jù)電網發(fā)布的電價信息和可再生能源產能信息對家庭器具進行調度。而智能家居系統(tǒng)的核心是智能家居能源調度算法,調度算法的使用對電網運行的安全度和可靠度、可再生能源利用率、用戶電費支出以及用戶舒適度都有著重要的影響。因此對于智能家居能耗調度算法的研究得到了越來越多的關注。本文主要工作分為以下幾個部分:(1)針對智能家居能耗調度算法展開了研究。研究了智能家居、風光蓄混合發(fā)電系統(tǒng)和家庭器具能耗調度的國內外發(fā)展現(xiàn)狀。概述了智能家居、光伏發(fā)電并網、風力發(fā)電并網和能耗調度的基本概念。并詳細介紹了風光蓄混合供電系統(tǒng)模型和光伏發(fā)電、風力發(fā)電的預測方法。(2)針對太陽能、風能發(fā)電的間歇性、隨機性和波動性問題,文中呈現(xiàn)了光伏發(fā)電和風力發(fā)電功率預測的方法。通過比較時間序列法、神經網絡算法和組合預測算法的預測精度和運算時間,采用了Elman神經網絡預測光伏發(fā)電的輸出功率和利用小波-Elman神經網絡預測風速。(3)針對時隙長度選擇問題,提出了可變時隙劃分方法。時隙劃分為器具調度的基礎。可變時隙劃分的主要步驟:首先根據(jù)購/電電價大小和所預測的風光產能將調度循環(huán)劃分為時隙長度相同的幾個調度空間;然后根據(jù)風光在某時隙輸出功率,將輸出功率大于某時隙最大能耗上限的相應的調度空間的時隙長度進一步細分;最后在輸出功率小于某時隙最大能耗上限的調度空間內,考慮購入實時電價和用戶電力使用情況,將電價低且用戶用電量較高的調度空間的時隙長度也進一步細分。該方法在劃分過程中不僅考慮了風光產能情況和實時電價,還考慮了器具的工作時長和用電習慣。該算法的提出不僅在一定程度上減少了用戶的電力支付,提高了用戶的舒適度,更重要的是權衡了器具的開啟時間和能耗調度系統(tǒng)的運算復雜度,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。(4)針對現(xiàn)如今電力供需平衡問題,提出了一個風光蓄混合供電系統(tǒng)模型和一種基于風光產能的可變時隙器具優(yōu)化調度算法。該算法主要分為三步:首先,根據(jù)風光產能、實時電價和用戶用電情況劃分可變時隙;然后,以最小電網電力消耗為目標函數(shù),以風光產能和實時電價為調度杠桿,對家庭器具進行調度;最后根據(jù)優(yōu)化調度結果重新安排器具開啟時間,并以購/售電電價和風光蓄混合供電系統(tǒng)為基礎的混合供電策略為依據(jù),為器具分配電力。仿真結果表明,該算法可以同時滿足用戶側需求:減少用戶的電力支付;供電商的需求:分散器具的開啟時間,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性并減緩供電商的供電需求;社會需求:解決了化石能源不斷枯竭的能源問題,并且降低了環(huán)境污染,減輕了溫室效應。
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 辛耀中;石俊杰;周京陽;高宗和;陶洪鑄;尚學偉;翟明玉;郭建成;楊勝春;南貴林;劉金波;;智能電網調度控制系統(tǒng)現(xiàn)狀與技術展望[J];電力系統(tǒng)自動化;2015年01期

2 戚永志;劉玉田;;風光儲聯(lián)合系統(tǒng)輸出功率滾動優(yōu)化與實時控制[J];電工技術學報;2014年08期

3 張東霞;姚良忠;馬文媛;;中外智能電網發(fā)展戰(zhàn)略[J];中國電機工程學報;2013年31期

4 朱星陽;張建華;劉文霞;邱威;吳旭;蔣程;;風電并網引起電網電壓波動的評價方法及應用[J];電工技術學報;2013年05期

5 林少伯;韓民曉;趙國鵬;牛戰(zhàn)壕;胡曉東;;基于隨機預測誤差的分布式光伏配網儲能系統(tǒng)容量配置方法[J];中國電機工程學報;2013年04期

6 李金鑫;張建成;;風光儲發(fā)電系統(tǒng)預測功率波動性優(yōu)化方法[J];電源技術;2013年01期

7 朱蘭;嚴正;楊秀;符楊;陳潔;;風光儲微網系統(tǒng)蓄電池容量優(yōu)化配置方法研究[J];電網技術;2012年12期

8 徐林;阮新波;張步涵;毛承雄;;風光蓄互補發(fā)電系統(tǒng)容量的改進優(yōu)化配置方法[J];中國電機工程學報;2012年25期

9 汪海瑛;白曉民;許婧;;考慮風光儲協(xié)調運行的可靠性評估[J];中國電機工程學報;2012年13期

10 趙爭鳴;雷一;賀凡波;魯宗相;田琦;;大容量并網光伏電站技術綜述[J];電力系統(tǒng)自動化;2011年12期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 孟平;多功能智能家居系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];哈爾濱理工大學;2014年

2 曹俊;面向需求響應的定價策略與用電設備隨機調度算法研究[D];上海交通大學;2013年

3 馮際輝;智能用電技術的應用研究[D];華北電力大學;2012年

4 羅濤;智能電網條件下電力用戶響應行為研究[D];華北電力大學;2012年

5 段彬;風光互補發(fā)電控制系統(tǒng)中的短期功率預測研究[D];電子科技大學;2011年

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