發(fā)布時間：2020-11-19 21:27

　　 隨著化石能源的巨大消耗及生態(tài)環(huán)境的破壞,人們正在積極的發(fā)展可再生能源和實現(xiàn)電能替代。微電網(wǎng)作為融合分布式發(fā)電設(shè)備與負荷的手段,為有效接納可再生能源帶來了機遇與挑戰(zhàn)。電動汽車作為電能替代的典型代表,其大規(guī)模、無序充電給電網(wǎng)系統(tǒng)造成負荷峰谷差加大、電壓和頻率偏移等問題,但其充電負荷的可轉(zhuǎn)移性和可控性為解決風力發(fā)電和光伏發(fā)電的間歇性問題提供了一種解決方案。在微電網(wǎng)系統(tǒng)中將電動汽車與可再生能源發(fā)電有機的融合于一起,能夠為可再生能源的消納問題提供新的解決途徑,但同時也會給微電網(wǎng)規(guī)劃、經(jīng)濟運行及綜合調(diào)度帶來困難。研究電動汽車與多微源型微電網(wǎng)優(yōu)化運行調(diào)度的課題能為上述問題的解決提供理論支持和實踐指導,具有理論研究價值和實際意義。本文首先綜述了電動汽車充電負荷對電網(wǎng)影響及與微電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度的研究現(xiàn)狀,并針對目前電動汽車與微電網(wǎng)優(yōu)化運行現(xiàn)狀中的經(jīng)濟調(diào)度問題,建立了電動汽車與并網(wǎng)型多微源微電網(wǎng)綜合經(jīng)濟調(diào)度模型。針對傳統(tǒng)智能算法對含有多約束、多變量、強耦合的調(diào)度模型求解效率低、易求解到局部最優(yōu)等問題,提出了一種改進型混合粒子群算法對模型進行求解。該算法對粒子群個體歷史最優(yōu)位置進行交叉和變異操作改進,并采用了候選解修復和罰函數(shù)結(jié)合的方法處理多約束問題。通過算例分析表明,該算法收斂性好,對多維變量的復雜問題在多維空間搜索能力強,優(yōu)化結(jié)果顯示電動汽車與微電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度能夠減少微電網(wǎng)綜合成本。其次,針對電動汽車與孤島微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題,建立了電動汽車參與孤島微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型,提出了一種改進的差分搜索算法對模型進行求解。通過算例分析表明,該算法相對于基本差分搜索算法和粒子群算法,其收斂速度明顯提高,對電動汽車與孤島微電網(wǎng)調(diào)度模型的求解能力得到改善。優(yōu)化結(jié)果表明,電動汽車參與孤島微電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度改善了微電網(wǎng)獨立運行成本和環(huán)境治理費用,提高了微電網(wǎng)獨立經(jīng)濟運行水平。最后,本文建立的電動汽車與微電網(wǎng)多目標優(yōu)化調(diào)度模型,采用NSGA-II算法求取了電動汽車與微電網(wǎng)多目標優(yōu)化調(diào)度模型的Pareto最優(yōu)解集,通過模糊隸屬度函數(shù)求解了折中解。算例分析表明電動汽車參與微電網(wǎng)綜合優(yōu)化調(diào)度,能夠顯著改善微電網(wǎng)綜合運行水平,減少微電網(wǎng)運行成本、污染物排放治理費用及微電網(wǎng)系統(tǒng)負荷方差。通過使用MATPOWER工具包對微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)分析表明,電動汽車參與微電網(wǎng)多目標優(yōu)化調(diào)度,使微電網(wǎng)系統(tǒng)有功損耗減少,節(jié)點電壓偏移減小,提高了微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全水平。
【學位單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TM73
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 電動汽車充電負荷對電網(wǎng)影響研究現(xiàn)狀
        1.2.2 電動汽車與微電網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運行研究現(xiàn)狀
        1.2.3 智能算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文的內(nèi)容
        1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 電動汽車無序充電模型及微電網(wǎng)各微源模型
    2.1 電動汽車充電模型
    2.2 微源模型
        2.2.1 光伏組件模型
        2.2.2 風力發(fā)電機組模型
        2.2.3 儲能模型
        2.2.4 燃料電池組模型
        2.2.5 微型燃氣輪機模型
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于改進粒子群算法的電動汽車與并網(wǎng)型微電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度
    3.1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型
    3.2 模型約束條件
        3.2.1 等式約束條件
        3.2.2 不等式約束條件
    3.3 求解算法
        3.3.1 粒子群算法
        3.3.2 差分進化算法
        3.3.3 改進粒子群算法
        3.3.4 性能測試
        3.3.5 約束條件的處理
    3.4 算例分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進差分搜索算法的電動汽車與孤島微電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度
    4.1 孤島微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型
    4.2 約束條件
    4.3 模型求解方法
        4.3.1 差分搜索算法
        4.3.2 改進差分搜索算法
    4.4 算例分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 電動汽車與微電網(wǎng)多目標優(yōu)化調(diào)度
    5.1 微電網(wǎng)多目標優(yōu)化模型
    5.2 多目標求解方法
        5.2.1 NSGA-II基本原理
        5.2.2 NSGA-II算法步驟
        5.2.3 優(yōu)化結(jié)果和約束條件的處理方法
    5.3 算例分析
        5.3.1 分布式微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)
        5.3.2 算例結(jié)果分析
        5.3.3 微電網(wǎng)網(wǎng)損和節(jié)點電壓分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻
致謝
附錄A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文目錄
附錄B

【參考文獻】

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本文編號：2890466