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含電動(dòng)汽車與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度

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時(shí)間:2024-08-18 18:44:59
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含電動(dòng)汽車與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度【摘要】:目前,中國(guó)是世界上位居第二位的能源生產(chǎn)國(guó)和能源消費(fèi)國(guó)。不斷增長(zhǎng)的能源供應(yīng),對(duì)全世界的能源安全發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)

【摘要】:目前,中國(guó)是世界上位居第二位的能源生產(chǎn)國(guó)和能源消費(fèi)國(guó)。不斷增長(zhǎng)的能源供應(yīng),對(duì)全世界的能源安全發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了重要支撐,已經(jīng)成為世界能源市場(chǎng)的重要組成本部分。近些年,中國(guó)的清潔能源發(fā)展非常的迅速。中國(guó)具有豐富的風(fēng)能資源,具有巨大的開發(fā)潛力,但是,與風(fēng)電裝機(jī)容量的增長(zhǎng)數(shù)據(jù)相比,風(fēng)電利用小時(shí)數(shù)并不樂(lè)觀。棄風(fēng)難題形成的一個(gè)主要原因是電力市場(chǎng)和電源的不匹配。風(fēng)力發(fā)電具有可調(diào)度性低、間歇性、隨機(jī)性的特點(diǎn),風(fēng)電大規(guī)模接入電網(wǎng)會(huì)對(duì)電網(wǎng)的運(yùn)行產(chǎn)生一定的影響,為應(yīng)對(duì)現(xiàn)階段的全球氣候的變化,減少諸如二氧化碳等溫室氣體排放,可再生能源技術(shù)的發(fā)展得到了廣泛的重視,除水電外,風(fēng)力發(fā)電是目前經(jīng)濟(jì)效益最好、技術(shù)最成熟的可再生能源發(fā)電技術(shù)。電動(dòng)汽車的研究和推廣已成為國(guó)家新能源發(fā)展計(jì)劃中的一項(xiàng)重要議題。2001年電動(dòng)汽車被納入863計(jì)劃重大研究專項(xiàng),此后電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)得到了快速的發(fā)展,目前已在北京、上海等全國(guó)多個(gè)城市開展了電動(dòng)汽車的推廣試點(diǎn)工作。電動(dòng)汽車換電站建設(shè)發(fā)展在我國(guó)起步較晚,至今還沒(méi)有建成能滿足不同用戶充換電需求的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。國(guó)家電網(wǎng)公司提出按照“換電為主,插充為輔,集中充電,統(tǒng)一配送”的方式,構(gòu)建電動(dòng)汽車的能源供給體系。本文以大規(guī)模風(fēng)電接入、電動(dòng)汽車有序充電管理為研究背景,建立含雙饋風(fēng)機(jī)、永磁直驅(qū)風(fēng)機(jī)的風(fēng)場(chǎng)模型,建立電動(dòng)汽車(PEV)負(fù)荷調(diào)度模型,以系統(tǒng)發(fā)電成本和污染氣體排放量為優(yōu)化目標(biāo),整合風(fēng)場(chǎng)、PEV調(diào)度模型,建立含多目標(biāo)優(yōu)化的協(xié)調(diào)調(diào)度模型。采用快速非支配遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對(duì)協(xié)調(diào)調(diào)度模型求解,通過(guò)雙目標(biāo)的對(duì)比分析,權(quán)衡與實(shí)際情況相近的最優(yōu)解。在模型求解的基礎(chǔ)上,基于實(shí)際數(shù)據(jù)探討了風(fēng)電規(guī)模、電動(dòng)汽車規(guī)模對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷、優(yōu)化目標(biāo)等效益指標(biāo)的作用與影響,結(jié)論指出,適當(dāng)增加PEV規(guī)??捎行Ы档桶l(fā)電成本,拓展PEV電池工作類型的多樣性,更好地發(fā)揮削峰填谷、調(diào)節(jié)供需平衡的作用;風(fēng)電規(guī)模的降低,將提高污染物排放水平,增加發(fā)電成本;風(fēng)電規(guī)模與PEV規(guī)模在所建多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程中存在博弈平衡點(diǎn)。 【關(guān)鍵詞】:協(xié)調(diào)調(diào)度 大規(guī)模風(fēng)電 電動(dòng)汽車 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TM73
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-20
  • 1.1 研究背景及意義10-12
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
  • 1.2.1 電力系統(tǒng)調(diào)度12-14
  • 1.2.2 含大規(guī)模風(fēng)電的調(diào)度問(wèn)題14-15
  • 1.2.3 含電動(dòng)汽車的調(diào)度問(wèn)題15-16
  • 1.2.4 優(yōu)化算法16-18
  • 1.3 本文的研究框架與主要工作18-20
  • 第2章 電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度模型20-26
  • 2.1 引言20
  • 2.2 風(fēng)電場(chǎng)出力模型20
  • 2.3 電動(dòng)汽車調(diào)度模型20-22
  • 2.3.1 電動(dòng)汽車充電量21
  • 2.3.2 電動(dòng)汽車充電方式21-22
  • 2.3.3 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷22
  • 2.4 含電動(dòng)汽車和大規(guī)模風(fēng)電的協(xié)調(diào)調(diào)度模型22-25
  • 2.4.1 目標(biāo)函數(shù)22-23
  • 2.4.2 決策變量23
  • 2.4.3 約束條件23-25
  • 2.5 本章小結(jié)25-26
  • 第3章 雙目標(biāo)優(yōu)化算法與模型求解26-32
  • 3.1 引言26
  • 3.2 優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用26-29
  • 3.2.1 遺傳算法26-27
  • 3.2.2 差分進(jìn)化算法27-28
  • 3.2.3 快速非支配遺傳算法28-29
  • 3.3 快速非支配遺傳算法29-30
  • 3.4 基于快速非支配遺傳算法的協(xié)調(diào)調(diào)度模型求解30-31
  • 3.5 本章小結(jié)31-32
  • 第4章 含電動(dòng)汽車與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的協(xié)調(diào)調(diào)度32-43
  • 4.1 引言32
  • 4.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)32-34
  • 4.3 含電動(dòng)汽車和大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果分析34-37
  • 4.4 考慮不同規(guī)模電動(dòng)汽車并網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果分析37-39
  • 4.5 考慮不同規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果分析39-42
  • 4.6 本章小結(jié)42-43
  • 第5章 總結(jié)與展望43-45
  • 5.1 總結(jié)43
  • 5.2 展望43-45
  • 參考文獻(xiàn)45-50
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果50-51
  • 致謝51-52
  • 作者簡(jiǎn)介52


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