隨著全球社會對能源安全,環(huán)境保護重視程度的不斷提高,包含風電,光伏等清潔分布式電源的微電網(wǎng)得到了迅速發(fā)展。微電網(wǎng)的產(chǎn)生為分布式電源的靈活接入配電網(wǎng)提供了技術保障,以其高效的能量組織形式使得能源得到高效的利用。微電網(wǎng)內(nèi)部分布式電源,儲能裝置等單元的數(shù)量、種類、控制策略不盡相同,新能源出力及負荷出力具有不確定性,這無疑使得微電網(wǎng)的能量優(yōu)化運行變得復雜。高效經(jīng)濟的能量優(yōu)化調(diào)度策略能夠降低微電網(wǎng)的運行成本,減輕化石燃料使用對環(huán)境造成的污染情況,促進新能源的規(guī)模利用。另外微電網(wǎng)并網(wǎng)后會影響原有配電網(wǎng)的潮流分布,對配電網(wǎng)的電壓及網(wǎng)損帶來變化。網(wǎng)損作為能量交互下的產(chǎn)物,需考慮微電網(wǎng)并網(wǎng)后的網(wǎng)損分攤問題。故針對上述問題,本文做了如下幾個工作:首先分析了微電網(wǎng)內(nèi)部常見分布式電源的數(shù)學模型并探討了儲能的運行方式,在此基礎上建立了微電網(wǎng)并離網(wǎng)模式下的微電網(wǎng)經(jīng)濟優(yōu)化運行目標及環(huán)保優(yōu)化運行目標,并針對微電網(wǎng)優(yōu)化運行目標函數(shù)及約束條件,分析了基于進化算法的智能優(yōu)化求解方法。由于微電網(wǎng)內(nèi)部負荷出力的不確定性會對微電網(wǎng)優(yōu)化運行產(chǎn)生影響,本文提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解,小波分解及長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測方法。該...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1微網(wǎng)優(yōu)化運行結構

基于智能算法的微電網(wǎng)能量協(xié)調(diào)管理研究，可控微源及儲能出力等，其中市場信息包括電價信息，燃料成本信息等智能算法在微網(wǎng)優(yōu)化運行中的作用可以歸納為智能預測及模型優(yōu)化求解兩。上述已經(jīng)對智能進化算法在微網(wǎng)優(yōu)化運行中的應用做了介紹，在此不做過述。本文也是從智能預測及智能優(yōu)化兩個部分展開，微網(wǎng)....

圖3-4集合經(jīng)驗模態(tài)分解圖

基于智能算法的微電網(wǎng)能量協(xié)調(diào)管理研究個殘余分量。將訓練集分解后得到得子序列分別代入不同的LSTM網(wǎng)絡模型行訓練。模型訓練完成后，利用測試集分解得到的子序列一一代入對應已訓的模型，這樣可以求得每一子序列的預測結果。由于這些子序列是經(jīng)分解得，故需要對其預測值進行線性重構，進而求得....

本文編號：4000710