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微電網能量管理的算法研究及實現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-08-05 19:02

  本文關鍵詞:微電網能量管理的算法研究及實現(xiàn)


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【摘要】:全球范圍內的能源危機與環(huán)境問題凸顯,促使以新能源和可再生能源為主要發(fā)電形式的微電網受到各國研究機構廣泛的關注、研究。目前,風光儲荷是微電網較為常見的運營模式,在穩(wěn)定運行的基礎上,實現(xiàn)微電網的能量優(yōu)化管理能保證微電網更加經濟、可靠的運行。論文基于現(xiàn)階段微電網能量管理進行分析研究,選擇以儲能為主要可控單元的微電網能量管理策略作為研究對象,具體的研究工作如下:1) 基于微電網能量管理算法的需求分析,提出以發(fā)用電預測為基礎,儲能單元經濟、壽命模型及優(yōu)化控制策略作為重心,依據改進的優(yōu)化算法,實現(xiàn)完整的微電網能量管理。2) 按照風光、負荷的性能分析與模型建立,明確各單元功率的影響要素,并通過基于相似日的神經網絡算法實現(xiàn)發(fā)用電功率預測,并對光伏出力、負荷需求給出預測算例,驗證該算法的準確性。3) 儲能作為微電網中的重要可控單元,且發(fā)電特性不同于一般發(fā)電單元,需考慮對儲能的充放電,以及儲能老化更替。針對儲能特性詳細分析,對新舊電池建立通用的使用成本模型,為儲能單元經濟性進行分析并提出參考性依據;提出壽命優(yōu)化模型,對不同損耗程度的儲能進行優(yōu)化利用,為微電網能量管理給出合理的運行約束、規(guī)范。4) 對現(xiàn)有的優(yōu)化方法進行了分析比較,并提出基于量子思想的改進算法,大幅提升了算法的計算性能,強化算法的全局尋優(yōu)能力。在對各單元建模的基礎上,統(tǒng)籌微電網能量管理,將預測數據及儲能優(yōu)化策略導入算法,最終得到各單元的優(yōu)化調度計劃。5) 在給出完整的微電網能量管理算法、策略后,分析微電網能量管理的應用框架,對各功能實現(xiàn)模塊進行開發(fā)應用。將其與工程應用相結合,應用于微電網實驗室。完整的微電網能量管理集成了預測算法、儲能優(yōu)化策略、能量優(yōu)化算法,以及完整的人機界面,實現(xiàn)能量管理的運行、展示
【關鍵詞】:微電網能量管理 發(fā)用電預測 儲能優(yōu)化 量子優(yōu)化算法
【學位授予單位】:東南大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TM73
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第1章 緒論8-14
  • §1.1 課題研究背景及意義8-9
  • §1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-11
  • §1.3 論文的研究工作與章節(jié)安排11-14
  • 第2章 發(fā)用電單元建模與預測14-30
  • §2.1 光伏發(fā)電單元模型14-17
  • §2.2 風力發(fā)電單元模型17-18
  • §2.3 負荷單元模型18-20
  • §2.4 基于相似日的神經網絡預測算法20-29
  • §2.4.1 神經網絡預測原理20-21
  • §2.4.2 基于相似日的BP神經網絡預測算法實現(xiàn)21-24
  • §2.4.3 算例分析24-29
  • §2.5 本章小結29-30
  • 第3章 儲能單元建模與優(yōu)化30-44
  • §3.1 儲能單元模型30-33
  • §3.2 儲能單元經濟模型33-37
  • §3.3 儲能單元壽命優(yōu)化模型37-41
  • §3.3.1 儲能壽命評估模型37-38
  • §3.3.2 儲能優(yōu)化約束38-41
  • §3.4 優(yōu)化算例41-42
  • §3.5 本章小結42-44
  • 第4章 基于量子遺傳算法的微電網能量優(yōu)化算法44-60
  • §4.1 優(yōu)化目標及約束條件44-45
  • §4.2 優(yōu)化算法的應用性分析45-47
  • §4.3 QGA算法的原理與實現(xiàn)47-50
  • §4.4 能量優(yōu)化算例分析50-59
  • §4.5 本章小結59-60
  • 第5章 微電網能量管理算法的工程應用60-74
  • §5.1 微電網能量管理算法的應用框架60-62
  • §5.2 微電網能量管理算法的設計62-68
  • §5.3 江西電科院微電網能量管理工程應用68-71
  • §5.3.1 微電網工程概況68-69
  • §5.3.2 微電網能量管理運行69-71
  • §5.4 光—科技微電網能量管理工程應用71-73
  • §5.4.1 微電網工程概況71
  • §5.4.2 微電網能量管理運行71-73
  • §5.5 本章小結73-74
  • 第6章 總結與展望74-76
  • §6.1 論文研究工作總結74
  • §6.2 研究的不足與展望74-76
  • 致謝76-78
  • 參考文獻78-82
  • 攻讀碩士學位期間發(fā)表成果82

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 王偉;薛金花;葉季蕾;王曉華;吳福保;楊波;;基于SOC調控的用于抑制光伏波動的電池儲能優(yōu)化控制方法[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2014年02期

2 孫振新;劉漢強;趙U,

本文編號:626428


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