近幾年來,環(huán)境污染問題和能源枯竭問題越來越受到人們的重視,包括不斷上漲的化石燃料價格、化石燃料資源的不斷耗盡、不斷變化的天氣情況、溫室氣體排放量的不斷增多、全球變暖等,都促使政策制定者思考傳統(tǒng)能源的未來。在新能源發(fā)電技術中,風電產(chǎn)業(yè)發(fā)展與生態(tài)保護協(xié)調(diào)發(fā)展,避免了對自然生態(tài)資源和自然環(huán)境的破壞。從目前的發(fā)展形勢來看,風能在世界各地的可使用資源比較豐富,已經(jīng)具有相對成熟的設備技術,并且成本相對較低,對生態(tài)環(huán)境的破壞較少。考慮到風電規(guī)模的不斷增大,對配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行帶來不同程度的影響,因此本文對并網(wǎng)風電場穿透功率極限進行研究。首先引入了機會約束規(guī)劃模型,然后介紹了蒙特卡洛算法的基本原理和實現(xiàn)步驟,講解了標準粒子群算法的理論知識和實現(xiàn)步驟,針對粒子群算法在優(yōu)化過程中易陷入局部最優(yōu),導致收斂精度低甚至不易收斂等缺點,引入混沌種群初始化和自適應調(diào)整策略對粒子群算法進行改進,提出基于混沌初始化自調(diào)整粒子群算法。其次,在不考慮風速和負荷波動隨機性的情況下,建立了基于靜態(tài)約束的風電穿透功率極限數(shù)學模型。以標準的IEEE30節(jié)點為例,以14節(jié)點接入風電場容量最大為目標函數(shù),在滿足潮流約束、電壓偏移約束、... 

【文章來源】：華北水利水電大學河南省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

海上風機Figure1-1Offshorewindturbine

韉�。此外�?緄縵低潮舊磽ü?罅康緦Φ繾由璞附尤氳繽??并網(wǎng)運行可能會給電網(wǎng)帶來諧波問題。（3）對電網(wǎng)調(diào)度和經(jīng)濟運行的影響與傳統(tǒng)的可控電源相比，風電場的輸出具有較大的隨機性，大規(guī)模風電并網(wǎng)運行增加了電網(wǎng)調(diào)度的難度。如果風電波動特性與電網(wǎng)負荷波動特性不一致，電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻問題將更加突出。為了保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，電力系統(tǒng)調(diào)度部門需要提前預測風電發(fā)電功率并及時調(diào)整。調(diào)度計劃減少電力系統(tǒng)的旋轉，提高電網(wǎng)吸收風電的能力�，F(xiàn)代風力發(fā)電系統(tǒng)由風能資源、風力渦輪、控制裝置、監(jiān)控顯示裝置等組成，如圖1-2所示。風力渦輪機是風力發(fā)電系統(tǒng)的關鍵設備，通常包括風力渦輪機、發(fā)電機、齒輪箱及其相應的控制裝置。風力機是一種截留氣流動能，將風力機葉片迎風區(qū)部分動能轉化為有用機械能的裝置。齒輪箱是風力機和發(fā)電機之間的傳動機構。機器捕獲的機械能被傳送到發(fā)電機，發(fā)電機將機械能轉換成電能輸送到電網(wǎng)。圖1-2風力發(fā)電機原理圖Figure1-2Windturbineschematic（4）風速、空氣密度和機組主要運行參數(shù)對風機的影響風力機的出力主要取決于風速，主要的參數(shù)是初始風速、額定風速與截止風速。風速所處的區(qū)間位置，決定了風電場的出力大校當風速太大大于截止風速或者太小小于初始風速時，此時沒有輸出功率；當風速大于初始風速小于額定風速時，此時的輸出功率可通過近似的線性公式進行計算；當風速大于額定風速小于截止風速之間時，此時的輸出功率為額定功率。湍流度是反映風速變化程度的最重要特征，是風速標準差與平均風速之比。

華北水利水電大學碩士學位論文10化的，它總是會尋找最適合個體的可能形式的空間(適應性景觀)。在自然界中，個體需要適應環(huán)境才能生存，這一過程被稱為進化。在繁殖時，使個體更適合競爭的特征被保留，較弱的元素被消除。基因是控制這些特征的單位，這些基因的集合形成染色體。只有最適的個體才能在后代中生存，最適的基因在重組過程中遺傳給后代。它被稱為交叉[42]。這種自然選擇和優(yōu)化的過程導致進化算法的增長。進化算法是進化計算的一個子類，屬于一般隨機搜索算法的集合。圖1顯示了EA在不同搜索方法中的位置。這是一個基于種群[43]概念的元啟發(fā)式優(yōu)化算法。元啟發(fā)式是用于查找、產(chǎn)生或選擇可能執(zhí)行部分搜索的較低級過程或啟發(fā)式的較高級別過程。適用于計算能力有限、信息量不足或不完全的各種優(yōu)化問題。在這種情況下，它提供了足夠好的解決方案。圖1-3搜索方法的分類Figure1-3ClassificationofsearchmethodsEA的靈感來自于生物進化的機制，如繁殖、突變、重組和選擇。隨機創(chuàng)建一組候選解(即函數(shù)域的元素)以最大化質(zhì)量函數(shù)。然后將抽象適應度函數(shù)形式的質(zhì)量函數(shù)應用于問題域。對于下一代，根據(jù)適應度函數(shù)來選擇更好的候選人。這是通過應用重組和/或突變技術來實現(xiàn)的。重組是由二元運算符表示的。該操作符可以應用于兩個或多個被選中的候選對象，即為人所知的父對象，并生成一個或多個新的候選對象(子對象)。而突變只適用于一個候選人，它會產(chǎn)生一個新的孩子。在執(zhí)行這個重組或突變之后，它根據(jù)它們的適應度函數(shù)生成一組新的候選項。這是一個迭代的過程。它可以繼續(xù)，直到找到足夠好的候選[44]。具體的操作

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本文編號：3516374