基于量子粒子群算法的微电网优化调度

摘要

在全球经济高速发展的今天，能源枯竭、环境污染已经成为制约当前经济发展的因素。为了解决上述种种问题，各种清洁能源发电应运而生。人们日常所需的能源与环境保护之间的矛盾，迫使着清洁能源分布式发电技术高速发展。在各种清洁能源中，太阳能、风能发电技术最被各国所看好，而我国已经把清洁能源开发利用作为国家战略重点。随着分布式电源种类和数量的飙增，其控制复杂、对主网系统的电能质量影响等诸多问题也凸显出来。为了解决上述问题并进一步推广清洁能源的利用，微电网诞生了。
　　微电网作为一种协调分布式电源与大电网矛盾的系统，不仅发挥出分布式电源的优势还进一步提高了用户端的供电可靠性。微电网为分布式电源在低压配电网的接入提供了一种高效的途径。
　　利用可再生能源发电，容易受到天气、阳光、温度等自然条件的影响，使其发出的电能呈现出波动性和随机性。协调各种分布式电源的输出功率，以达到满足负荷需求和使用清洁能源的目的，这就是微电网的调度。单一考虑经济特性目标函数或者环境特性目标函数，不能充分发挥微电网的优势，如何更好的调度微电网中的各分布式电源的出力是本文研究内容。研究内容包含一下几点：
　　1.分析微电网中各微电源运行特性以及数学模型，给研究微电网优化调度建模提供了理论支撑；介绍了量子粒子群算法（QPSO），并作为微电网优化调度有效工具。
　　2.建立由光伏发电、风力发电、微型燃气轮机发电、燃料电池发电、蓄电池发电以及并网的微电网优化模型。在考虑微电网的经济性与环保性的条件下，提出了包含经济运行成本、环境保护成本在内的综合效益成本的多目标函数。使用权重和方法解决多目标问题。
　　3.针对微电网优化调度模型，采用粒子群算法与量子粒子群算法对其优化求解，仿真结果表明量子粒子群算法比粒子群算法优化调度效果更好，更能发挥出微电网的经济性和环保性。

目录

声明

1.引言

1.1微电网背景与意义

1.2 微电网的现状

1.3 微电网优化调度现状

1.4 本文工作安排

2.微电网结构与微电源的数学模型

2.1 典型微电网

2.2微电网的类型

2.3微电源模型及发电特征

2.4 本章小结

3.量子粒子群算法

3.1基本粒子群算法

3.2量子粒子群算法

3.3本章小结

4.微电网优化调度控制策略及优化模型

4.1微电网优化调度控制策略

4.2微电网优化调度模型

4.3 本章小结

5.微电网多目标优化调度仿真研究

5.1仿真参数设定

5.2优化调度结果分析

5.3本章小结

6. 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文