發(fā)布時(shí)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(shí)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(fù)荷的手段,為有效接納可再生能源帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。電動(dòng)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(fù)荷峰谷差加大、電壓和頻率偏移等問題,但其充電負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移性和可控性為解決風(fēng)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(dòng)汽車與可再生能源發(fā)電有機(jī)的融合于一起,能夠?yàn)榭稍偕�能源的消納問題提供新的解決途徑,但同時(shí)也會(huì)給微電網(wǎng)規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及綜合調(diào)度帶來困難。研究電動(dòng)汽車與多微源型微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行調(diào)度的課題能為上述問題的解決提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo),具有理論研究價(jià)值和實(shí)際意義。本文首先綜述了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)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(duì)目前電動(dòng)汽車與微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行現(xiàn)狀中的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,建立了電動(dòng)汽車與并網(wǎng)型多微源微電網(wǎng)綜合經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。針對(duì)傳統(tǒng)智能算法對(duì)含有多約束、多變量、強(qiáng)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(jìn)型混合粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解。該算法對(duì)粒子群個(gè)體歷史最優(yōu)位置進(jìn)行交叉和變異操作改進(jìn),并采用了候選解修復(fù)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(duì)多維變量的復(fù)雜問題在多維空間搜索能力強(qiáng),優(yōu)化結(jié)果顯示電動(dòng)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(duì)電動(dòng)汽車與孤島微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題,建立了電動(dòng)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(jìn)的差分搜索算法對(duì)模型進(jìn)行求解。通過算例分析表明,該算法相對(duì)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(duì)電動(dòng)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(dòng)汽車參與孤島微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度改善了微電網(wǎng)獨(dú)立運(yùn)行成本和環(huán)境治理費(fèi)用,提高了微電網(wǎng)獨(dú)立經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平。最后,本文建立的電動(dòng)汽車與微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,采用NSGA-II算法求取了電動(dòng)汽車與微電網(wǎng)多目標(biāo)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(dòng)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(yùn)行水平,減少微電網(wǎng)運(yùn)行成本、污染物排放治理費(fèi)用及微電網(wǎng)系統(tǒng)負(fù)荷方差。通過使用MATPOWER工具包對(duì)微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)分析表明,電動(dòng)汽車參與微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度,使微電網(wǎng)系統(tǒng)有功損耗減少,節(jié)點(diǎn)電壓偏移減小,提高了微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全水平。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)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(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)影響研究現(xiàn)狀
        1.2.2 電動(dòng)汽車與微電網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)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(dòng)汽車無序充電模型及微電網(wǎng)各微源模型
    2.1 電動(dòng)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(fēng)力發(fā)電機(jī)組模型
        2.2.3 儲(chǔ)能模型
        2.2.4 燃料電池組模型
        2.2.5 微型燃?xì)廨啓C(jī)模型
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于改進(jìn)粒子群算法的電動(dòng)汽車與并網(wǎng)型微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)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(jìn)化算法
        3.3.3 改進(jìn)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(jìn)差分搜索算法的電動(dòng)汽車與孤島微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)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(jìn)差分搜索算法
    4.4 算例分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 電動(dòng)汽車與微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度
    5.1 微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型
    5.2 多目標(biāo)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(diǎn)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(xiàn)
致謝
附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
附錄B

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2890466