考虑间歇性负荷的光储微网储能的优化配置技术研究

由于在含有间歇性负荷的光伏微电网中,光伏电源的随机性和负荷的间歇性,对微电网的稳定运行产生了极大的不安全因素,因此,本文提出了一种经济性和技术性双优的储能容量配置方法. 以微电网运行费用最低、网内负荷波动最小为目标函数,采用改进粒子群算法求解最优储能配置容量; 最后,通过实际算例,验证了本文所提的优化方案,提高了微电网的稳定性和经济性.     

基于改进人工蜂群算法的大型舰船主尺度优化

针对大型舰船方案设计的具体特点,选择了飞行甲板面积最大化、初稳性高最合理化、估算阻力最小化和横摇固有周期最大化等4个优化目标,建立了适用于大型舰船主尺度优化设计的多目标模型,并基于最小偏差法建立了统一的目标函数。采用人工蜂群算法对优化模型进行了求解,并对人工蜂群算法的初始化方法和观察蜂的选择机制进行了改进,通过仿真计算,验证了人工蜂群算法求解复杂问题的优越性和改进策略的合理性,以及该算法在船舶设计中应用的可行性。     

含共享氢储能的园区综合能源微电网群低碳协同运行

为促进微电网群新能源消纳和低碳经济运行,在共享经济背景下,提出了一种基于合作博弈的含共享氢储能(SHES)的微电网群低碳协同优化运行方法,以兼顾SHES和微电网群的利益。首先,提出SHES和微电网群的能量交互运行框架;其次,分别以SHES运营效益最大和各微电网运营成本最小为目标,建立了基于合作博弈的电氢能源协同运行模型;然后,考虑各主体隐私性,采用交替方向乘子法(ADMM)算法对模型进行分布式求解;最后,进行算例仿真。结果表明,通过SHES与各微电网的协同运行,有效改善了各主体的运行情况,促进新能源就地消纳,降低了碳排放。     

含冰蓄冷空调的CCHP微电网优化调度

冷热电联供(CCHP)型微电网作为综合能源系统的基本物理构成,可实现可再生能源的消纳和多能互补,是实现能源可持续发展和改善生态环境的重要手段。考虑经济性和环保性,以综合运行成本最小为目标,搭建了含冰蓄冷空调的CCHP型微电网优化调度模型采用改进粒子群算法进行求解,得到不同调度方式下系统的产能方案。通过算例分析对比了运行策略对于优化结果的影响,并验证了优化模型的有效性。     

基于多目标蜂群进化优化的微电网能量调度方法

针对微电网能源调度优化问题,提出了使微电网系统运行的经济和环保的双重优化模型,根据调度系统的评估结果对调度方案进行优化.为求解该模型,提出了基于指标化拥堵距离的多目标蜂群算法(ICABC),通过建立外部档案(EA)来保存搜索过程中的非支配解;同时,为了保持解集的多样性,改进了NSGA-Ⅱ的拥堵距离策略,基于指标计算拥堵距离能够避免删除密集区域的精英个体,有效地改善了Pareto前沿的分布特性.为验证所提算法的性能,将ICABC与经典的NSGA-Ⅱ、MOCLPSO算法在ZDT测试集上进行了性能比较与分析.在验证实验中,将所提的模型和ICABC算法应用于解决含有多种分布式电源的微电网能量动态调度中.仿真结果表明,通过合理安排微电源的出力,所提的方法能够有效降低系统总成本.     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.     

改善农网低电压与网损的分布式储能系统规划方案研究

为解决农村低压配网季节性电压偏低与线路损耗等严重问题,提出一种改善电压质量的分布式储能系统选址定容规划方案。首先建立以电压偏差、线路有功损耗及储能容量最小为目标的分布式储能系统选址定容优化配置模型,采用改进的蚁群算法对模型进行求解,最后进行实际算例验证分析,结果表明采用算法的准确性和储能系统对改善电压偏低及线损的有效性。     

基于最速下降法改进的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法求解优化问题时存在收敛精度低、搜索盲目性大的缺点,提出一种基于最速下降法改进的人工蜂群算法.算法利用最速下降法简单、计算量小的特点,对基本人工蜂群算法中经过limit次更新后没有得到改善的蜜源进行更新,它结合了基本人工蜂群算法较强的全局搜索能力和最速下降法快速精确的局部搜索能力,能够有效避免基本人工蜂群算法中的某些盲目的无意义迭代.经过9个标准测试问题的仿真试验表明,所得的人工蜂群算法具有比基本人工蜂群算法更快的收敛速度和更高的求解精度.     

计及需求响应和蓄电池综合损耗的微电网优化调度

文中针对并网型微电网优化运行问题,在充分考虑微电网中需求侧资源的前提下,建立了含风机、光伏、微燃机和储能系统的并网型微电网经济优化调度模型.模型中结合分时电价和需求响应中的可转移负荷,并考虑储能寿命损耗和安全运行条件.构建以系统运行总费用最小和系统净负荷最小的多目标函数.采用遗传算法,通过MATLAB对所提模型进行求解,算例结果表明文中提出的模型在充分考虑可转移负荷和储能实际运行损耗的前提下,实现微网的经济运行.     

计及不确定性因素的微电网动态经济调度

针对微电网系统中可再生能源和负荷的随机性,提出一种考虑微电网不确定性因素的动态经济调度模型。利用改进的粒子群算法对模型进行求解,得到微电网的动态经济调度相比于静态经济调度更符合系统的实际运行要求,微电网可靠性水平的提高是以经济成本的增加为代价等结论。     

基于IABC-Elman神经网络的电厂耗煤量短期预测

针对电厂耗煤量具有不确定性的特点及传统Elman神经网络利用梯度下降训练网络参数易陷于局部最优的缺点,基于人工蜂群(ABC)算法,提出了一种改进蜜源更新方式和跟随蜂选择引领蜂方式的改进ABC优化算法,结合进煤量、存煤量和发电量,建立了Elman神经网络电厂耗煤量短期预测模型(IABC-Elman)。实际算例表明,基于IABC-Elman电厂耗煤量短期预测模型结果能达到耗煤量短期预测的标准,与传统神经网络相比具有更高的预测精度。     

含电极式电锅炉的地区电网电源侧综合效益分析

为了研究提升地区电网风电消纳能力后的综合效益情况,兼顾现行的电力调峰辅助服务交易规则,建立基于熵权法的地区电网综合效益的综合评价指标。综合考虑风电功率的不确定性和有偿调峰辅助服务费用等因素,基于整体模型法建立地区电网综合效益的评估模型。采用算例试验对所提模型进行仿真验证,算例结果分析表明,电源侧配置电极式电锅炉方案相较于替代方案可以提高地区电网风电消纳能力,为系统提供充足的灵活性,能够有效提升地区电网电源侧综合效益。     

含电极式电锅炉的地区电网电源侧综合效益分析

为了研究提升地区电网风电消纳能力后的综合效益情况,兼顾现行的电力调峰辅助服务交易规则,建立基于熵权法的地区电网综合效益的综合评价指标。综合考虑风电功率的不确定性和有偿调峰辅助服务费用等因素,基于整体模型法建立地区电网综合效益的评估模型。采用算例试验对所提模型进行仿真验证,算例结果分析表明,电源侧配置电极式电锅炉方案相较于替代方案可以提高地区电网风电消纳能力,为系统提供充足的灵活性,能够有效提升地区电网电源侧综合效益。     

基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优值、进化后期收敛速度慢等问题,为提高蜂群的多样性和搜索的遍历性,该文在人工蜂群算法中引入混沌思想,提出了一种混沌人工蜂群算法,并将其应用到色彩图像量化当中.仿真结果表明混沌人工蜂群算法改善了人工蜂群算法摆脱局部最优值的能力,提高了算法的收敛速度和精度,同时量化后的图像也具有更高的信息熵,保...     

基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略

针对太阳能和风能的不确定性对智能电网功率分配的影响,提出了一种基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略.该策略使用一致性算法来最大化充放电功率,并实时调整智能电网储能系统的输出功率来补偿实际功率与计划功率间的偏差,从而有效解决储能单元的内阻对充放电效率的影响.系统仿真测试结果表明,所提出的分布式调度策略能保证所有储能单元收敛到同一个最优值.     

改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,利用自由搜索算法中的信息素、灵敏度模型代替传统的轮盘赌选择模型,并引入OBL策略产生新蜜源取代每次迭代的最差蜜源,提出了一种改进的人工蜂群算法,并结合NIT技术建立一种新的多峰优化方法.对9个标准测试函数仿真表明本文提出的改进算法不仅大大提高了最优解的精度而且缩短了运行时间,改进性能明显优于现有人工蜂群算法.实例测试表明该方法能够有效、精确地搜索各个峰值点.     

一种改进的人工蜂群算法

从经典人工蜂群算法机制出发,针对原始算法在初始种群构造、子种群分组、步长更新和种群淘汰方面的不足进行了改进.新算法运用均匀设计理论构造初始种群,提出了一种种群交叉的Z型分组方法,设计了一种对数函数自适应步长代替原来的随机步长,引入了小生境技术及时淘汰陷入局部最优的个体.实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛、搜索速度较慢等问题,并提高了解的精度.     

基于IABC-RBF神经网络的地下水埋深预测模型

为了验证基于改进人工蜂群算法的径向基函数（RBF）神经网络模型在地下水埋深预测中的可行性和优越性,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,优化初始蜜源位置,设计建立基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型（IABC-RBF）. 通过输入泾惠渠灌区的年降雨量、年渠首引水量、年田间灌溉用水量、年地下水开采量和前一年的地下水埋深共5个相关影响因子的数据,对地下水埋深进行预测,与实测的地下水埋深数据进行比较,误差很小. 与RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法训练的RBF神经网络模型（ABC-RBF）的预测结果进行比较,结果表明,基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快,预测结果误差最小,精度最高.     

黑启动条件下风储系统控制策略研究

风能作为一种可再生能源迅速发展,并且随着储能技术在风力发电中的应用,风储联合发电系统已能够提供持续可靠供电。利用PSCAD仿真软件对风机和储能联合单元模型进行建模仿真。分别对储能电池启动风机,以及风机给储能电池充电的过程进行了仿真,对仿真波形进行分析,验证了控制策略的有效性。     

储能系统在微网中的供电性能分析

根据微网中光伏、风电顶荷功率的预测数据,分析了微网独立运行模式下储能系统的供电特性.研究表明,微网中的储能容量配置对微网的供电可靠性影响很大.