【摘要】：近年來(lái)全球能源危機(jī)和環(huán)境污染問(wèn)題日益明顯,使得微電網(wǎng)的發(fā)展收到人們的廣泛關(guān)注。微網(wǎng)中的分布式電源大多利用可再生能源發(fā)電,能源清潔符合國(guó)家可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略要求,當(dāng)前很多分布式電源發(fā)電技術(shù)已十分成熟,并且正在逐步地商業(yè)化,例如風(fēng)力發(fā)電、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池、光伏發(fā)電等等。隨著微電網(wǎng)技術(shù)的逐漸成熟和工程應(yīng)用實(shí)踐的不斷深入,微電網(wǎng)的調(diào)度以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也日益受到人們的關(guān)注,其經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題亟待解決。本文從設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)以及能源優(yōu)化調(diào)度兩個(gè)大方面進(jìn)行論述。首先基于采集到的分布式能源設(shè)備運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù),采用支持向量機(jī)聚類算法對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行判定評(píng)估,并使用MATLAB與上位機(jī)Lab VIEW交互,搭建在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),完成軟件的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)工作,從而可以保證設(shè)備處在正常的工作狀態(tài)下高效的運(yùn)行。其次,基于數(shù)據(jù)采集與在線監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上,綜合考慮了多種分布式電源的發(fā)電原理、出力特性以及環(huán)境效益,建立了各種電源的數(shù)學(xué)模型。利用粒子群算法的尋優(yōu)特性,在考慮了需求側(cè)的前提下,建立了基于擴(kuò)展實(shí)時(shí)電價(jià)、用戶響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。同時(shí)從實(shí)際出發(fā),通過(guò)算例驗(yàn)證優(yōu)化模型及調(diào)度方案的可行性,首先進(jìn)行日前優(yōu)化調(diào)度,以15min為單位,以微電網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo),應(yīng)用智能算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化處理。然后是周優(yōu)化調(diào)度策略的研究,選取每個(gè)季節(jié)的典型周,以一小時(shí)為單位,每周分為168個(gè)時(shí)間段,充分考慮每個(gè)季節(jié)的不同環(huán)境對(duì)各個(gè)機(jī)組的出力影響,以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)為基礎(chǔ),給出不同的調(diào)度方案。在并網(wǎng)模式下,充分考慮蓄電池的作用,同時(shí)合理的向配電網(wǎng)購(gòu)買電,通過(guò)粒子群算法尋出最優(yōu)解,對(duì)各個(gè)時(shí)段的機(jī)組出力情況進(jìn)行合理分配。將優(yōu)化調(diào)度結(jié)果與未優(yōu)化前進(jìn)行比較,新的調(diào)度策略在不影響用電質(zhì)量的基礎(chǔ)上,經(jīng)濟(jì)性更好,結(jié)果表明:在實(shí)時(shí)電價(jià)較低時(shí)段買電為系統(tǒng)供電,同時(shí)為蓄電池儲(chǔ)能,在用電高峰期全面利用分布式能源發(fā)電,在滿足約束條件的情況下接入蓄電池組,可以達(dá)到削峰填谷的作用;采用實(shí)時(shí)電價(jià)方案比均價(jià)方案經(jīng)濟(jì)性更好,增大電價(jià)時(shí)段的購(gòu)買比例可以有效的減少購(gòu)電費(fèi)用。
【圖文】：

1sgn ,ni i iif x y K x x b 子，iy 是分類函數(shù)，取值屬于 1,1 。精髓在于核函數(shù)的引入，它的作用是把系映射到使其可以線性可分的高維空間類即可。類面——超平面策函數(shù)就是起到分類作用的函數(shù)，線性就是一條直線，，三維空間里就是一個(gè)平個(gè)虛擬的界線，界線兩邊的數(shù)據(jù)具有相優(yōu)超平面的構(gòu)造中，采用適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)以保證計(jì)算的復(fù)雜度卻沒(méi)有增加，這大有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基

沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文是 MATLAB 仿真出的超平面示意圖，其中紅色線線上的點(diǎn)即為支持向量，兩條線與超平面之間的基礎(chǔ)上再對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步分類形成。最優(yōu)分可分樣本集設(shè)為 , i ix y ， , 1,1i ix R y ， 則對(duì)應(yīng)的1 2, ,...nx x x 都落在等寬度的兩條虛擬的線上 1i i x b ，即 1 0i iy x b 。利用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)分類的情況，該模實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)樣本分類并達(dá)到模式識(shí)別的目的。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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1 趙磊;曾芬鈺;王霜;楊寶泉;;基于經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究[J];高壓電器;2015年06期

2 孟曉麗;高君;盛萬(wàn)興;顧偉;朱俊澎;范文飛;;含分布式電源的配電網(wǎng)日前兩階段優(yōu)化調(diào)度模型[J];電網(wǎng)技術(shù);2015年05期

3 李鵬;竇鵬沖;李雨薇;周逢權(quán);汪海蛟;;微電網(wǎng)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2015年04期

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5 郭亮;鄭重;王s

本文編號(hào)：2702077