首页> 中文学位 >基于提高用能效率的分布式电源优化及孤岛划分方法研究
【6h】

基于提高用能效率的分布式电源优化及孤岛划分方法研究

代理获取

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.1.1 分布式电源

1.1.2 孤岛效应

1.2 国内外发展和研究动态

1.2.1 分布式电源选址与定容优化研究现状

1.2.2 分布式电源孤岛划分方法研究现状

1.3 本文的主要内容

第二章 微电网技术及分布式电源并网对电力系统的影响

2.1 微电网技术

2.2 分布式电源类型

2.2.1 风力发电技术

2.2.2 太阳能发电技术

2.2.3 微型燃气轮机发电技术

2.2.4 储能装置

2.3 分布式电源并网对配电网运行的影响

2.3.1 分布式电源并网对配电网规划的影响

2.3.2 分布式电源并网对系统潮流分布和网络损耗的影响

2.3.3 分布式电源并网对系统电能质量的影响

2.3.4 分布式电源并网对系统继电保护的影响

第三章 基于蚁群算法的分布式电源选容选址优化

3.1 蚁群算法

3.1.1 蚁群算法的生物模型

3.1.2 蚁群算法的特点

3.1.3 蚁群算法的参数分析和实现过程

3.2 配电网中分布式电源选址与定容优化

3.2.1 目标函数

3.2.2 约束条件

3.3 基于蚁群算法的分布式电源选址和定容优化求解

3.3.1 分布式电源并网位置与容量的选择

3.3.2 分布式电源选址定容的算法步骤与流程

3.4 本章小结

第四章 基于优化结果的孤岛划分

4.1 孤岛划分原则

4.2 孤岛划分策略

4.2.1 负荷单元和源点单元

4.2.2 基于单元融合的广度优先搜索孤岛划分策略

4.3 基于优化结果的孤岛划分流程

第五章 算例分析

5.1 仿真系统及数据

5.2 分布式电源优化仿真

5.3 孤岛划分

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 今后工作的研究方向和展望

参考文献

致谢

读研期间发表的论文

附录

展开▼

摘要

全球面临能源日益减少和环境污染日益严重等问题将随着智能电网这一新型电力产业的提出和不断发展逐渐得以解决,同时也加快了可再生能源的开发进程。分布式电源(Distributed Generation,DC)作为智能电网的一大特色,具有建设周期短、安装地点灵活多变、可靠性高、能源利用率高、清洁环保等特点。微网(Micro-grid)作为分布式电源的有效载体,能够充分发挥DG的优点,进一步提高电力系统运行的经济性、灵活性和清洁性,更好地满足用户侧对电能质量和供电可靠性的要求。DG并网后由于其类型、位置、容量的不同会直接影响微电网的潮流分布,主要体现在能源的梯级利用率、电网规划成本、供电可靠性、电能质量、网络损耗和继电保护等方面。引入分布式发电技术后的微电网中出现了一种新运行方式即孤岛运行,配电网作为智能电网中一类复杂典型的网络,当配电网与大电网因某种原因断开连接后需要结合孤岛划分方法合理平滑地过渡到计划孤岛状态,才能在真正意义上充分利用分布式电源实现配电网结构优化。本文就对以上两个方面进行了研究,主要研究工作如下:
  (1)研究了多种分布式电源模型,包含微型燃气轮机(Micro-turbineGenerator,MT)、风力发电机(Wind-turbine Generator,WG)、光伏发电(Photovoltaic,PV)三种分布式电源以及储能电池(Storage Battery,SB)。
  (2)在分布式电源单个容量确定、个数和位置不确定的情况下,建立以用户侧的投资运行成本和网络损耗费用最小为优化目标函数,结合费用的重要程度设置不同的权重系数,建立多目标优化模型,采用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, AGO)对函数进行求解得到分布式电源并网的优化位置和容量,并应用于30节点配电测试系统,得到DG接入后的优化方案。算例分析表明,所用方法可以得到较为合理的方案,并可有效地降低系统网损、节点电压偏差,提高需求侧的经济效益和电能质量。
  (3)在利用蚁群优化算法得出分布式电源并网后的位置和容量优化结果的基础上,提出了基于优化结果并考虑用户侧需求的孤岛划分方案。该方案加入需求侧的负荷重要度,将分布式电源的电能优先提供给重要负荷,保证重要负荷的不间断供电,并将剩余的电能提供给次要负荷。因为存在多种融合的组合方式,在这种情况下需要结合目标函数和约束条件,选出最终最适合用户要求的优化孤岛方案。本文以分布式电源优化并网后的30节点配电系统为算例进行了验证,结果表明,在DG优化并网的配电系统发生故障后,可以合理的生成针对需求侧最优的孤岛运行方案,融合单元内的负荷和发电量之间可以达到较高的适配程度,有效地提高了系统的供电可靠性和自愈能力。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号