基于遗传算法的水光互补电站规划寻优

摘要

近年来，新能源发电成为了国家的重点发展方向，光伏产业作为新能源的重要项目，如何合理利用光伏产能成为了当下的热门问题，水光互补的概念由此提出。本文基于遗传算法，通过对水光互补电站的运行研究，建立水光互补电站经济模型，对水光互补光伏容量进行寻优计算，可以得出水光互补光伏电站在最佳收益时的最优容量：
　　首先研究水光互补电站运行方式及运行特点，制定配合方式为将水电站与光伏电站作为一个电站控制，合并出力后通过水电站出力线路送出，在节省成本的同时使光伏电站出力得到充分利用。水光互补并不会影响水电站和电网之前的运行状态和职能。借鉴财务评价的一般方法，建立水光互补电站经济模型。
　　其次参考时间序列预测的多种模型，挑选出ARIMA模型并建立预测模型，通过样本的序列图、ACF图以及PACF图确定模型参数，挑选合理模型，预测水电站未来出力。使用SPSS软件进行实际算例的出力预测，验证模型的拟合度和预测准确性，预测结果有效、符合实际。
　　最后制定遗传算法流程和约束条件，计算潮流N-1约束及水光互补出力约束，确定寻优变量的上下限值。之后使用MATLAB遗传算法工具箱对实际算例进行寻优计算，计算结果显示提出的经济模型有效，遗传算法寻优结果符合实际，为水光互补光伏电站建设提供一种合理的规划手段。

目录

声明

1. 绪论

1.3遗传算法简介

1.4论文主要工作

2. 水光互补原理与建模

2.2水光互补运行方式

2.3水光互补的特点及影响

2.4水光互补光伏电站的经济模型

2.5本章小结

3. 基于时间序列季节性ARIMA模型的电站出力预测

3.2时间序列的基本模型

3.3时间序列的分析流程

3.4算例与分析

3.5误差分析与改进方案

3.6本章小结

4. 基于遗传算法的水光互补光伏容量优化研究

4.1遗传算法设计

4.2约束条件

4.3MATLAB遗传算法工具箱介绍

4.4算例及分析

4.5讨论与分析

4.6本章小结

5. 总结与展望

致谢

参考文献