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考虑新能源及虚拟电厂的电力系统随机优化调度

发布时间:2017-03-28 14:14

  本文关键词:考虑新能源及虚拟电厂的电力系统随机优化调度,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着我们生存环境的不断恶化,人类越来越重视可再生清洁能源和分布式能源的开发和利用,含有此类能源的电力系统优化调度问题成为了研究的热点,这对于改善大气环境、提高能源的使用率都是十分重要的。电力系统日前调度的机组组合问题是指在满足负荷需求和发电机组运行约束的条件下,确定一天24小时内每个时段每台发电机组的开关状态和相应的负荷分配。本文在萤火虫群优化算法的基础上,使用全新的离散萤火虫群优化算法来求解机组组合问题,通过国际标准算例对算法的可行性进行了验证,并与其他算法得到的计算结果进行比较,证明了本文算法具有更好的优化结果,而且本文所用算法的计算求解时间与机组的数量成正比,使得它具有求解大规模机组组合问题的能力。然后,本文研究了含有风电的电力系统优化调度问题,将风电出力的随机性考虑在内,用概率的形式来描述系统运行的约束条件,利用机会约束规划理论建立新的电力系统机组组合数学模型,使用离散萤火虫群优化算法和随机模拟技术对含有风电的电力系统进行优化求解。优化结果表明,采用机会约束规划进行系统的优化调度,能够针对风速的波动性提供相应的旋转备用容量,更大限度地保证电力的供需平衡。最后,为了提高分布式能源的使用效率,应用虚拟电厂的形式将其进行聚合,并对虚拟电厂中所包含的分布式能源进行建模分析,建立了含有虚拟电厂的双层调度模型,分为虚拟电厂与常规机组之间的优化调度与虚拟电厂内部的优化调度。通过含有虚拟电厂的10机测试系统证明,虚拟电厂的应用不仅提高了新能源的利用率,还起到了提高常规机组发电效率,调整负荷需求的作用。
【关键词】:机组组合 离散萤火虫群优化算法 机会约束规划 随机优化 虚拟电厂
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM73
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-9
  • 第一章 绪论9-17
  • 1.1 课题研究背景9-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.2.1 机组组合问题12-13
  • 1.2.2 风力发电13-14
  • 1.2.3 虚拟电厂14-15
  • 1.3 本文的主要内容15-17
  • 第二章 离散萤火虫算法求解机组组合问题17-41
  • 2.1 机组组合模型描述17-19
  • 2.1.1 目标函数17-18
  • 2.1.2 约束条件18-19
  • 2.2 萤火虫群优化算法及其改进算法19-29
  • 2.2.1 萤火虫群优化算法简介19-21
  • 2.2.2 萤火虫群优化算法原理21-25
  • 2.2.3 自适应步长萤火虫群优化算法25-27
  • 2.2.4 离散萤火虫群优化算法27-29
  • 2.3 离散萤火虫群优化算法求解机组组合问题29-40
  • 2.3.1 萤火虫的初始化29-31
  • 2.3.2 萤火虫的迭代求解31-34
  • 2.3.3 负荷的经济分配34-36
  • 2.3.4 算法流程36
  • 2.3.5 算例分析36-40
  • 2.4 本章小结40-41
  • 第三章 基于机会约束规划的含风电的随机优化调度41-54
  • 3.1 机会约束规划41-43
  • 3.1.1 机会约束规划原理介绍41-42
  • 3.1.2 机会约束规划求解方法42-43
  • 3.2 随机模拟技术43-46
  • 3.2.1 随机模拟技术的起源和发展43-44
  • 3.2.2 随机模拟技术的理论依据44-45
  • 3.2.3 随机数的产生原理45-46
  • 3.3 含风电的电力系统随机优化调度46-53
  • 3.3.1 风力发电原理46-47
  • 3.3.2 风速模拟和风功率预测47-48
  • 3.3.3 含风电的电力系统优化调度模型48-49
  • 3.3.4 算例分析49-53
  • 3.4 本章小结53-54
  • 第四章 含有虚拟电厂的电力系统优化调度54-66
  • 4.1 虚拟电厂54-59
  • 4.1.1 虚拟电厂的概念54-57
  • 4.1.2 虚拟电厂的控制方式57-58
  • 4.1.3 虚拟电厂的通信结构58-59
  • 4.2 含有虚拟电厂的电力系统优化调度模型59-61
  • 4.2.1 目标函数59-60
  • 4.2.2 约束条件60-61
  • 4.3 含有虚拟电厂的电力系统优化调度策略61-65
  • 4.3.1 双层调度策略61-62
  • 4.3.2 算法流程62-63
  • 4.3.3 算例分析63-65
  • 4.4 本章小结65-66
  • 第五章 结论66-67
  • 5.1 工作总结66
  • 5.2 后续工作展望66-67
  • 参考文献67-71
  • 致谢71-72
  • 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文72-74

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