本文選題：微網(wǎng) + 優(yōu)化調(diào)度　； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2015年05期

【摘要】：為解決分時(shí)電價(jià)機(jī)制下含蓄電池微網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度問題,提出一種實(shí)用的啟發(fā)式微網(wǎng)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度策略。該策略根據(jù)分時(shí)電價(jià)機(jī)制的特點(diǎn),考慮蓄電池荷電狀態(tài)對(duì)其折舊費(fèi)用和最大充、放電速率的影響,對(duì)蓄電池按照事先制定的規(guī)則進(jìn)行充、放電,采用量子粒子群算法優(yōu)化微電源出力及微網(wǎng)與大電網(wǎng)間的功率交互,引導(dǎo)微網(wǎng)對(duì)大電網(wǎng)削峰填谷,實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)與大電網(wǎng)互利共贏。啟發(fā)式規(guī)則的引入有助于科學(xué)使用蓄電池,顯著提高程序的運(yùn)行速度,更好地滿足實(shí)時(shí)調(diào)度要求。最后以一個(gè)典型微網(wǎng)系統(tǒng)的日調(diào)度安排為例,驗(yàn)證了策略和模型的合理性。
[Abstract]:In order to solve the problem of optimal scheduling of microgrid with battery under time-sharing pricing mechanism, a practical heuristic real-time optimal scheduling strategy for micro-grid is proposed. According to the characteristics of time-sharing pricing mechanism, the strategy considers the effect of charging state on depreciation cost, maximum charge and discharge rate, and charges and discharges the battery according to the rules made in advance. Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) is used to optimize the power output of microgrid and the power interaction between microgrid and large power grid to guide the micro-grid to cut the peak and fill the valley to realize the mutual benefit of micro-grid and large grid. The introduction of heuristic rules is helpful to use batteries scientifically, improve the running speed of programs, and meet the requirements of real-time scheduling. Finally, the rationality of the policy and model is verified by an example of the daily scheduling of a typical microgrid system.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司江門供電局;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014A030313509,S2013010012431,S2013040013776)
【分類號(hào)】：TM73;TM912

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1867300