本文選題：微電網(wǎng)　切入點(diǎn)：能量管理　出處：《電力自動(dòng)化設(shè)備》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性、供電可靠性為優(yōu)化目標(biāo),提出基于多代理系統(tǒng)的微電網(wǎng)分層分布式能量?jī)?yōu)化管理策略,將傳統(tǒng)集中式能量?jī)?yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)榘?xì)化變量定義域的微電源分布式計(jì)算、基于遺傳算法的中心控制器優(yōu)化、修正優(yōu)化解的分布式并行調(diào)節(jié)以及生成最終解的全局協(xié)調(diào)這4個(gè)階段的分層分布式能量?jī)?yōu)化,并將各微電源的運(yùn)行特性與用戶控制目標(biāo)以約束條件的形式,分散到各階段予以實(shí)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上,分別針對(duì)微電網(wǎng)單目標(biāo)與多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,介紹了各單元代理在每個(gè)階段的工作任務(wù)和協(xié)作關(guān)系,并利用MATLAB和JADE平臺(tái)構(gòu)建針對(duì)未來(lái)24 h的系統(tǒng)優(yōu)化算例。計(jì)算結(jié)果表明所提分層分布式能量?jī)?yōu)化策略能夠弱化對(duì)微電網(wǎng)中心控制器性能的要求,并且具有更快的運(yùn)算速度和較好的優(yōu)化效果。
[Abstract]:Aiming at the optimization of system economy, environmental protection and power supply reliability, a hierarchical and distributed energy optimization management strategy for microgrid based on multi-agent system is proposed. The traditional centralized energy optimization is transformed into the micro-power distributed computing with the refined variable domain, and the center controller is optimized based on genetic algorithm. The four stages of distributed parallel adjustment and global coordination to generate the final solution are modified, and the operation characteristics of the micro-power supply and the user control target are taken into account in the form of constraint conditions. On the basis of this, the task and cooperation relationship of each unit agent in each stage are introduced for single-objective and multi-objective optimization of microgrid, respectively. A system optimization example based on MATLAB and JADE is constructed for the next 24 hours. The results show that the proposed hierarchical and distributed energy optimization strategy can weaken the performance requirements of the microgrid central controller. And it has faster operation speed and better optimization effect.
【作者單位】： 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;江蘇省電力設(shè)計(jì)院;浙江省電力試驗(yàn)研究院;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2011AA05A107) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51177015) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2010142)~~
【分類號(hào)】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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4 王瑞敏;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型的質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)建模與控制研究[D];上海交通大學(xué);2008年

5 焦嵩鳴;計(jì)算智能及其在熱工系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2007年

6 楊實(shí)俊;可持續(xù)發(fā)展約束下小型火電廠危機(jī)管理研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2008年

7 余炳輝;粒子群優(yōu)化算法試驗(yàn)研究及擴(kuò)展[D];華中科技大學(xué);2007年

8 黃弦超;配電網(wǎng)檢修計(jì)劃優(yōu)化問(wèn)題的研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2007年

9 方璐;企業(yè)能量管理與節(jié)能技術(shù)研究及應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2011年

10 溫步瀛;發(fā)電機(jī)組啟停機(jī)計(jì)劃的智能優(yōu)化研究[D];福州大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 石雪梅;基于遺傳算法的電力市場(chǎng)條件下的電力系統(tǒng)電源規(guī)劃的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

2 孫明強(qiáng);基于遺傳算法的電弧爐供電曲線的優(yōu)化[D];東北大學(xué);2008年

3 劉海龍;新能源技術(shù)與微電網(wǎng)能量管理算法研究[D];太原理工大學(xué);2011年

4 徐斌;基于遺傳算法與并行計(jì)算的電磁場(chǎng)逆問(wèn)題研究[D];浙江大學(xué);2012年

5 孫昌佑;基于遺傳算法的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型研究[D];大連理工大學(xué);2004年

6 于力;基于遺傳算法的中小型同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)[D];湖南大學(xué);2007年

7 黃小銀;電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)無(wú)功功率優(yōu)化調(diào)度的研究[D];南昌大學(xué);2010年

8 孔令宇;計(jì)及分布式發(fā)電的配網(wǎng)重構(gòu)研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2007年

9 張晶;單相串激電機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)[D];廣東工業(yè)大學(xué);2007年

10 李鑫;配網(wǎng)GIS中的最優(yōu)停電方案的研究與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1577322