發(fā)布時間：2017-06-15 00:09

  本文關(guān)鍵詞：基于群智能算法的微網(wǎng)運行經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著世界能源及環(huán)境問題日益嚴(yán)峻,可再生能源研究開發(fā)已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢,分布式發(fā)電作為最清潔的產(chǎn)能形式,已受到了廣泛的關(guān)注。微網(wǎng)作為分布式電源的有效載體,其運行方式有利于對分布式電源進(jìn)行控制和管理,減小其輸出波動對電力系統(tǒng)的影響。隨著微網(wǎng)研究的逐步深入,作為未來微網(wǎng)發(fā)展關(guān)鍵的經(jīng)濟(jì)性被提上研究日程并迅速受到廣泛關(guān)注。本文首先對分布式電源發(fā)展及微網(wǎng)產(chǎn)生進(jìn)行探討,歸納總結(jié)了微網(wǎng)及微網(wǎng)運行經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化(后簡稱微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化)關(guān)鍵技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,結(jié)合現(xiàn)狀分析闡述了本文的研究意義。其次,本文對分布式電源特性、穩(wěn)態(tài)模型及成本模型進(jìn)行了研究分析。首先通過對光伏發(fā)電系統(tǒng)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、微型燃?xì)廨啓C(jī)及燃料電池運行特性及穩(wěn)態(tài)模型分析,建立了各分布式電源成本消耗模型；然后分析了蓄電池主要性能參數(shù),對其荷電狀態(tài)、放電深度及循環(huán)壽命估算展開研究,建立了計及蓄電池循環(huán)壽命的運維成本模型；最后結(jié)合各分布式電源特性,分析了各自在微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化中扮演的角色,為后文經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化研究做鋪墊。然后,為后文經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化研究提供數(shù)據(jù)支撐,對光伏發(fā)電兩種時間尺度預(yù)測進(jìn)行研究。首先運用支持向量機(jī)算法,結(jié)合氣象因素對光伏發(fā)電影響,完成光伏發(fā)電短期預(yù)測,并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比分析驗證；超短期預(yù)測部分,從相似日選取方法入手,提出了待測點變化率計算方法,有效提高了超短期光伏發(fā)電預(yù)測精度。最后,為在提升微網(wǎng)運行經(jīng)濟(jì)性同時保證優(yōu)化結(jié)果實時參考性,本文運用多時間尺度優(yōu)化方法對微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化展開研究。首先解釋闡述了多時間尺度優(yōu)化方法結(jié)構(gòu)及模型內(nèi)相關(guān)名詞,對多時間尺度優(yōu)化中所涉及的日前優(yōu)化模塊、滾動優(yōu)化模塊、超短期優(yōu)化模塊及實時優(yōu)化模塊進(jìn)行介紹,并詳細(xì)分析了各優(yōu)化模塊運用的優(yōu)化方法(算法)、目標(biāo)函數(shù)及相關(guān)約束條件;最終運用改進(jìn)型粒子群算法結(jié)合各模塊優(yōu)化方案,對該優(yōu)化方法進(jìn)行了算例分析,驗證了其可行性。
【關(guān)鍵詞】：微網(wǎng) 分布式電源 光伏發(fā)電預(yù)測 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化 群智能算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TM732
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題背景與意義11-12
• 1.2 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 微網(wǎng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容和工作17-19
• 第二章 分布式電源特性分析及模型建立19-35
• 2.1 分布式電源概述19
• 2.2 分布式電源特性分析及模型建立19-26
• 2.2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)19-21
• 2.2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組21-23
• 2.2.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)23-24
• 2.2.4 燃料電池24-26
• 2.3 儲能系統(tǒng)特性分析及模型建立26-33
• 2.3.1 蓄電池主要性能參數(shù)26-27
• 2.3.2 蓄電池SOC及充放電深度估算27-31
• 2.3.3 蓄電池等效循環(huán)壽命估算31-32
• 2.3.4 蓄電池成本模型32-33
• 2.4 分布式電源在微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化中扮演角色33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第三章 光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量預(yù)測研究35-53
• 3.1 基于支持向量機(jī)的短期光伏發(fā)電預(yù)測35-46
• 3.1.1 支持向量機(jī)基本理論35-41
• 3.1.2 基于支持向量機(jī)的短期光伏發(fā)電量預(yù)測41-44
• 3.1.3 算例分析44-46
• 3.2 基于相似日選取的超短期光伏發(fā)電預(yù)測46-52
• 3.2.1 預(yù)測思路46
• 3.2.2 權(quán)重選取方法46-47
• 3.2.3 預(yù)測方法47-48
• 3.2.4 算例分析48-52
• 3.3 本章小結(jié)52-53
• 第四章 基于多時間尺度的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化53-77
• 4.1 多時間尺度優(yōu)化概述53-56
• 4.1.1 多時間尺度優(yōu)化結(jié)構(gòu)53-54
• 4.1.2 多時間尺度優(yōu)化相關(guān)名詞解釋54-55
• 4.1.3 多時間尺度優(yōu)化流程55-56
• 4.2 多時間尺度優(yōu)化功能模塊56-65
• 4.2.1 日前優(yōu)化模塊56-58
• 4.2.2 滾動優(yōu)化模塊58-61
• 4.2.3 超短期優(yōu)化模塊61-63
• 4.2.4 實時優(yōu)化模塊63-65
• 4.3 優(yōu)化算法65-69
• 4.3.1 群智能算法性能對比65
• 4.3.2 粒子群算法65-68
• 4.3.3 粒子群算法具體實現(xiàn)68-69
• 4.4 算例分析69-76
• 4.5 本章小結(jié)76-77
• 第五章 結(jié)論與展望77-79
• 5.1 結(jié)論77-78
• 5.2 展望78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 作者簡歷83-87
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集87

【相似文獻(xiàn)】

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10 歐陽，

本文編號：450914