發(fā)布時間：2020-07-29 16:25

【摘要】：近年來,由于能源短缺和環(huán)境污染問題受到廣泛重視,風、光等分布式能源發(fā)電得到了大力發(fā)展,同時電動汽車也開始慢慢普及。由于分布式發(fā)電的不確定特性,部分地區(qū)存在棄風棄光的情況,并且現(xiàn)階段電動汽車具有充電時間長、隨機性的充電對電網(wǎng)造成負擔等問題。因此,將分布式能源發(fā)電與動力電池集中充電站以微電網(wǎng)的形式相結(jié)合,能促進分布式能源的消納和電網(wǎng)的負荷曲線的優(yōu)化。本文提出在換電模式下基于風、光等分布式能源的動力電池集中充電站,并且搭建優(yōu)化模型,通過粒子群算法進行優(yōu)化,達到最大利用分布式能源并對負荷削峰填谷的目的。首先,本文說明了風、光等分布式能源和電動汽車的發(fā)展前景,并且提出了在換電模式下,基于分布式能源的動力電池集中充電站優(yōu)化運行的意義。通過對分布式能源、電動汽車的換電模式以及集中充電站運行等幾方面的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析比較,得出了本文的研究方向,即對動力電池集中充電站不同時刻的充放電控制策略進行優(yōu)化。其次,本文對風、光等分布式能源的相關(guān)技術(shù)進行了分析。通過對微電網(wǎng)的控制模式和運行方式的分析,得出分布式能源發(fā)電與動力電池集中充電站可以微電網(wǎng)的方式結(jié)合。對風力發(fā)電的原理和永磁直驅(qū)風力發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進行研究,并且進行建模得出仿真模型。針對光伏發(fā)電的等效數(shù)學(xué)模型進行分析,并使用Simulink對光伏發(fā)電進行建模仿真。再次,建立了動力電池集中充電站的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型,對電動汽車的充放電模式進行對比,結(jié)果表明動力電池集中充電對電網(wǎng)以及電動汽車的發(fā)展具有促進作用。對集中充電站的充放電狀態(tài)進行建模分析,并且研究了電池儲能變流器系統(tǒng)的控制策略。最后,對基于風、光等分布式能源的動力電池集中充電站進行優(yōu)化模型的搭建。并且分別以平抑負荷的峰谷差和負荷波動以及風、光等分布式能源的最大利用為目標函數(shù),以系統(tǒng)功率平衡、集中充電站內(nèi)充放電功率、站內(nèi)的電池電量作為約束條件。將粒子群優(yōu)化算法與其他算法進行比較,并且對該算法進行改進。以某地區(qū)的日負荷曲線數(shù)據(jù)為例,對優(yōu)化模型進行求解。通過算例表明,優(yōu)化后的動力電池集中充電站,起到了削峰填谷、抑制負荷波動以及分布式能源的最大利用的作用。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工程學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM910.6
【圖文】：

風速；pC 是風機系統(tǒng)輸出的功率系數(shù)，即表示風力發(fā)電機的風能吸收率。風能吸收率是表示風力發(fā)電機效率的一個非常重要的參數(shù)，它的數(shù)值大小由風速、風力發(fā)電機的轉(zhuǎn)速和葉片的參數(shù)決定。如果 變大， 也會變大，但是通常實際運行中該系數(shù)不會超過 0.5，pC 的計算公式可表示為i21pi3i116( , ) 0.5176( 0.4 5)e 0.00681 1 0.03510.08 1C + + + （2.3）其中，i 表示葉片的葉尖速比； 為風機槳距角。它們可根據(jù)風能利用系數(shù)的曲線可計算求得，風能利用系數(shù)和葉尖速比達到最佳值時，發(fā)電系統(tǒng)可以達到最高的能量轉(zhuǎn)換效率。根據(jù)以上研究的數(shù)學(xué)模型和風力發(fā)電的發(fā)電原理，通過 Simulink 軟件進行模型仿真，搭建出永磁直驅(qū)發(fā)電機組的風力發(fā)電模型，永磁直驅(qū)風力發(fā)電機的仿真模型如圖 2.7所示。

圖 2.12 光伏電池的 U-I 特性曲線Fig.2.12 U-I characteristic curve of photovoltaic cells

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