本文關(guān)鍵詞：基于果蠅優(yōu)化算法的混合發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)容量配置

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【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人類對電能的依賴程度也不斷增加,而遠(yuǎn)離電網(wǎng)的偏遠(yuǎn)島嶼及山區(qū)供電尚存在問題。這些地區(qū)一般擁有比較豐富的風(fēng)、光等自然資源,同時風(fēng)、光也是可再生清潔能源,既環(huán)保又經(jīng)濟(jì)。因此,因地制宜的建立含新能源發(fā)電的混合發(fā)電系統(tǒng)可以有效的解決其供電問題。本文結(jié)合我國珠海東澳島地區(qū)的供電需求情況以及其特有的地理環(huán)境,提出了由風(fēng)、光、柴、蓄等組成的混合發(fā)電系統(tǒng)。本文對該系統(tǒng)的研究和設(shè)計主要做了如下工作:本文首先根據(jù)混合發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點,介紹了系統(tǒng)各個組成元件的數(shù)學(xué)模型,并分析其工作特性,以東澳島為項目實施地,根據(jù)該島嶼全年太陽能資源、風(fēng)能資源分布情況及其氣候特征對該地區(qū)自然資源進(jìn)行了資源評估分析。對混合發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行容量優(yōu)化配置是其運行控制的前提。根據(jù)系統(tǒng)特性,建立了系統(tǒng)優(yōu)化的成本函數(shù)模型、約束條件及能量運行方案。利用果蠅優(yōu)化算法(FO A)分別對在不同的能量運行方案下的混合發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化仿真實驗,并對仿真結(jié)果及系統(tǒng)能量平衡進(jìn)行了對比分析。結(jié)果表明,能量運行方案的選擇對系統(tǒng)容量優(yōu)化配置結(jié)果有較大影響。其次,在基本FOA算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法(IFOA)。用基于IFOA算法的方法對混合發(fā)電系統(tǒng)重新進(jìn)行容量優(yōu)化配置,并將優(yōu)化結(jié)果與基本FOA算法、微粒群算法(PSO)以及人工蜂群算法(ABC)的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對比分析,突出改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法的優(yōu)點。同時進(jìn)行了不同類型的混合發(fā)電系統(tǒng)的仿真研究,以表明新能源發(fā)電部分對混合發(fā)電系統(tǒng)成本的影響。此外,用兩種典型的天氣狀況對設(shè)計的系統(tǒng)進(jìn)行驗證,以證明得到的優(yōu)化系統(tǒng)的適用性以及所用設(shè)計方法的合理性。最后,以系統(tǒng)年運行成本和年二氧化碳排放量為目標(biāo)函數(shù),以供電可靠性為約束條件,利用IFOA算法對該混合發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計。建立了系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)模型,分析了多目標(biāo)問題的求解方法,在MATLAB仿真工具中進(jìn)行仿真實驗,并對仿真結(jié)果進(jìn)行分析驗證。并分別進(jìn)行了系統(tǒng)不同型號設(shè)備匹配的仿真對比分析和不同地區(qū)的仿真實驗對比分析。多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果綜合考慮多種因素,為決策者提供更多更直觀的系統(tǒng)配置選擇。
【關(guān)鍵詞】：混合發(fā)電系統(tǒng) 容量優(yōu)化配置 果蠅優(yōu)化算法 多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM61;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-23
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 混合發(fā)電系統(tǒng)發(fā)展概況15-18
• 1.2.1 混合發(fā)電系統(tǒng)特征15-17
• 1.2.2 國外風(fēng)光發(fā)電的發(fā)展現(xiàn)狀17
• 1.2.3 我國風(fēng)光發(fā)電的發(fā)展現(xiàn)狀17-18
• 1.3 國內(nèi)外對混合發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化配置的技術(shù)研究18-21
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3.2 我國的研究現(xiàn)狀20
• 1.3.3 混合發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的發(fā)展前景及需解決問題20-21
• 1.4 本文研究內(nèi)容與主要工作21-23
• 第2章 混合發(fā)電系統(tǒng)模型及能源資源評估23-35
• 2.1 混合發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)23
• 2.2 混合發(fā)電系統(tǒng)的模型23-30
• 2.2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)23-25
• 2.2.2 太陽能光伏發(fā)電陣列25-28
• 2.2.3 蓄電池組28-29
• 2.2.4 柴油發(fā)電機(jī)組29
• 2.2.5 其他組成部分29-30
• 2.3 項目實施地風(fēng)光資源評估30-34
• 2.3.1 資源評估的意義30-31
• 2.3.2 太陽能資源分布情況31-32
• 2.3.3 風(fēng)能資源分布情況32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于FOA算法的混合發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)容量配置35-47
• 3.1 混合發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化模型的建立35-36
• 3.1.1 系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)35-36
• 3.1.2 約束條件36
• 3.2 系統(tǒng)能量運行方案36-37
• 3.3 FOA算法37-39
• 3.3.1 果蠅群體行為描述37-38
• 3.3.2 FOA算法的原理38-39
• 3.3.3 FOA算法的發(fā)展與應(yīng)用39
• 3.4 基于FOA算法的混合發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化配置39-40
• 3.5 混合發(fā)電系統(tǒng)仿真參數(shù)40-43
• 3.6 仿真實驗與分析43-45
• 3.7 本章小結(jié)45-47
• 第4章 基于IFOA算法的混合發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)容量配置47-55
• 4.1 引言47
• 4.2 IFOA算法47-50
• 4.2.1 FOA算法改進(jìn)機(jī)制分析47-48
• 4.2.2 IFOA算法的實現(xiàn)48-50
• 4.3 基于IFOA算法的混合發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)容量配置50-54
• 4.3.1 仿真輸入?yún)?shù)50
• 4.3.2 IFOA仿真實驗及結(jié)果對比分析50-52
• 4.3.3 不同混合發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果對比分析52-53
• 4.3.4 不同天氣情況下系統(tǒng)能量平衡分析53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 混合發(fā)電系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計55-67
• 5.1 混合發(fā)電系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立55-56
• 5.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解56-58
• 5.2.1 Pareto最優(yōu)概念56-57
• 5.2.2 實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化的算法57-58
• 5.3 基于IFOA算法的多目標(biāo)優(yōu)化58-59
• 5.4 混合發(fā)電系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化仿真實驗59-66
• 5.4.1 系統(tǒng)仿真結(jié)果及分析59-63
• 5.4.2 系統(tǒng)不同型號設(shè)備匹配時的仿真對比分析63-64
• 5.4.3 不同地區(qū)時系統(tǒng)的仿真對比分析64-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 第6章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 主要研究成果67-68
• 6.2 進(jìn)一步工作展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 致謝74-75
• 附錄75

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 潘文超;;應(yīng)用果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行企業(yè)經(jīng)營績效評估[J];太原理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2011年04期

2 南國君;丁明;王貽玲;;共直流母線式風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的仿真研究[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年12期

3 謝磊;王飛;余世杰;陳曉高;;基于GBMMAS算法的“風(fēng)-光”互補(bǔ)系統(tǒng)容量優(yōu)化研究[J];中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年01期

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本文編號：716866