光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化策略研究

【摘要】：光伏發(fā)電的不穩(wěn)定性和高成本一直制約著光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)的發(fā)展,同時(shí)高品質(zhì)電能需求的增長和分時(shí)電價(jià)政策的普遍實(shí)施,為光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)的電能分配提出了新的挑戰(zhàn)。因此,光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化問題逐漸成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本文研究的光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)系統(tǒng)由光伏發(fā)電單元、蓄電池、配電網(wǎng)、并網(wǎng)逆變器、雙向逆變器和用電負(fù)載組成。在系統(tǒng)部件特性分析的基礎(chǔ)上,基于分時(shí)電價(jià)政策,考慮光伏輸出功率與用電負(fù)荷的隨機(jī)性,在建模方法、模型求解及其魯棒性等方面展開研究。主要研究工作如下：首先,介紹光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),分析太陽能電池板、蓄電池組和逆變器的基本特性,以及基于“雨流法”的蓄電池折舊成本計(jì)算方法。在此基礎(chǔ)上,采用非等間隔的時(shí)段劃分方法,以運(yùn)行成本最小為優(yōu)化目標(biāo),考慮功率平衡約束、電網(wǎng)功率交互限幅約束、蓄電池功率限幅約束以及荷電狀態(tài)相關(guān)約束,建立了光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)確定型運(yùn)行優(yōu)化模型。其次,針對(duì)所建模型,在傳統(tǒng)交叉熵算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)其樣本生成方法和概率分布更新方法,給出了運(yùn)用交叉熵算法求解運(yùn)行優(yōu)化模型的完整步驟。利用山東大學(xué)10kW離并網(wǎng)混合光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù),對(duì)所建模型及其求解算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明,所得優(yōu)化策略可有效降低系統(tǒng)運(yùn)行成本,特別是當(dāng)蓄電池更換成本較低時(shí)優(yōu)化效果尤為明顯,驗(yàn)證了模型和算法的有效性。最后,考慮光伏輸出功率與用電負(fù)荷的不確定性,將其視作區(qū)間數(shù)處理,運(yùn)用最小最大后悔度法,在確定型優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上建立了光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型,并利用基于交叉熵的兩階段松弛算法進(jìn)行求解。結(jié)合實(shí)際系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)模型及其求解算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,將結(jié)果與基于確定型模型的優(yōu)化策略進(jìn)行對(duì)比分析。仿真結(jié)果表明,魯棒優(yōu)化模型所得策略在預(yù)期情況下的表現(xiàn)雖略遜于確定型模型,但能夠更好地適應(yīng)不確定參數(shù)的各種可能取值,特別是當(dāng)蓄電池更換成本較低時(shí),魯棒優(yōu)化模型相對(duì)于確定型優(yōu)化模型優(yōu)勢(shì)更加明顯。 【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電 蓄電池 經(jīng)濟(jì)運(yùn)行 魯棒優(yōu)化 交叉熵算法
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM615;TM732
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題背景與研究意義11-13
• 1.1.1 太陽能光伏發(fā)電概述11-12
• 1.1.2 太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)分類12-13
• 1.1.3 課題研究的目的意義13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3 本文的主要工作17-19
• 第二章 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)確定型運(yùn)行優(yōu)化模型19-33
• 2.1 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)系統(tǒng)組成19-20
• 2.2 系統(tǒng)組成單元的特性20-26
• 2.2.1 光伏電池板20-22
• 2.2.2 蓄電池22-26
• 2.2.3 逆變器26
• 2.3 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化模型26-31
• 2.3.1 調(diào)度時(shí)段劃分26-29
• 2.3.2 優(yōu)化目標(biāo)29
• 2.3.3 約束條件29-31
• 2.4 本章小節(jié)31-33
• 第三章 基于交叉熵法的確定型優(yōu)化模型的求解與實(shí)例分析33-57
• 3.1 交叉熵優(yōu)化算法33-36
• 3.1.1 小概率事件仿真中的交叉熵算法33-35
• 3.1.2 交叉熵算法在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用35-36
• 3.2 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化中的交叉熵優(yōu)化算法36-45
• 3.2.1 樣本生成方法36-39
• 3.2.2 概率分布選擇39-41
• 3.2.3 概率分布更新方法41-44
• 3.2.4 模型求解步驟44-45
• 3.3 算例分析45-55
• 3.3.1 仿真條件45-49
• 3.3.2 仿真結(jié)果49-55
• 3.4 本章小節(jié)55-57
• 第四章 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)不確定型運(yùn)行優(yōu)化方法與實(shí)例分析57-73
• 4.1 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型57-62
• 4.1.1 不確定系統(tǒng)優(yōu)化57-59
• 4.1.2 最小最大后悔度方法59-61
• 4.1.3 基于最小最大后悔度法的光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型61-62
• 4.2 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型求解62-66
• 4.2.1 兩階段松弛求解方法62-63
• 4.2.2 光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)魯棒優(yōu)化模型求解步驟63-66
• 4.3 算例分析66-71
• 4.3.1 仿真條件66
• 4.3.2 仿真結(jié)果66-71
• 4.4 本章小節(jié)71-73
• 第五章 總結(jié)與展望73-75
• 5.1 工作總結(jié)73-74
• 5.2 研究展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 致謝79-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間成果及獎(jiǎng)勵(lì)81-82
• 附件82

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