光伏储能微电网经济运行优化策略研究

【摘要】：光伏发电的不稳定性和高成本一直制约着光伏储能微电网的发展,同时高品质电能需求的增长和分时电价政策的普遍实施,为光伏储能微电网的电能分配提出了新的挑战。因此,光伏储能微电网运行优化问题逐渐成为当前的研究热点。本文研究的光伏储能微电网系统由光伏发电单元、蓄电池、配电网、并网逆变器、双向逆变器和用电负载组成。在系统部件特性分析的基础上,基于分时电价政策,考虑光伏输出功率与用电负荷的随机性,在建模方法、模型求解及其鲁棒性等方面展开研究。主要研究工作如下：首先,介绍光伏储能微电网系统的基本结构,分析太阳能电池板、蓄电池组和逆变器的基本特性,以及基于“雨流法”的蓄电池折旧成本计算方法。在此基础上,采用非等间隔的时段划分方法,以运行成本最小为优化目标,考虑功率平衡约束、电网功率交互限幅约束、蓄电池功率限幅约束以及荷电状态相关约束,建立了光伏储能微电网确定型运行优化模型。其次,针对所建模型,在传统交叉熵算法的基础上,改进其样本生成方法和概率分布更新方法,给出了运用交叉熵算法求解运行优化模型的完整步骤。利用山东大学10kW离并网混合光伏储能微电网系统的运行数据,对所建模型及其求解算法进行仿真验证。结果表明,所得优化策略可有效降低系统运行成本,特别是当蓄电池更换成本较低时优化效果尤为明显,验证了模型和算法的有效性。最后,考虑光伏输出功率与用电负荷的不确定性,将其视作区间数处理,运用最小最大后悔度法,在确定型优化模型的基础上建立了光伏储能微电网鲁棒优化模型,并利用基于交叉熵的两阶段松弛算法进行求解。结合实际系统的运行数据对模型及其求解算法进行仿真验证,将结果与基于确定型模型的优化策略进行对比分析。仿真结果表明,鲁棒优化模型所得策略在预期情况下的表现虽略逊于确定型模型,但能够更好地适应不确定参数的各种可能取值,特别是当蓄电池更换成本较低时,鲁棒优化模型相对于确定型优化模型优势更加明显。 【关键词】：光伏发电 蓄电池 经济运行 鲁棒优化 交叉熵算法
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615;TM732
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题背景与研究意义11-13
• 1.1.1 太阳能光伏发电概述11-12
• 1.1.2 太阳能光伏发电系统分类12-13
• 1.1.3 课题研究的目的意义13
• 1.2 研究现状13-17
• 1.3 本文的主要工作17-19
• 第二章 光伏储能微电网确定型运行优化模型19-33
• 2.1 光伏储能微电网系统组成19-20
• 2.2 系统组成单元的特性20-26
• 2.2.1 光伏电池板20-22
• 2.2.2 蓄电池22-26
• 2.2.3 逆变器26
• 2.3 光伏储能微电网系统经济运行优化模型26-31
• 2.3.1 调度时段划分26-29
• 2.3.2 优化目标29
• 2.3.3 约束条件29-31
• 2.4 本章小节31-33
• 第三章 基于交叉熵法的确定型优化模型的求解与实例分析33-57
• 3.1 交叉熵优化算法33-36
• 3.1.1 小概率事件仿真中的交叉熵算法33-35
• 3.1.2 交叉熵算法在最优化问题中的应用35-36
• 3.2 光伏储能微电网运行优化中的交叉熵优化算法36-45
• 3.2.1 样本生成方法36-39
• 3.2.2 概率分布选择39-41
• 3.2.3 概率分布更新方法41-44
• 3.2.4 模型求解步骤44-45
• 3.3 算例分析45-55
• 3.3.1 仿真条件45-49
• 3.3.2 仿真结果49-55
• 3.4 本章小节55-57
• 第四章 光伏储能微电网不确定型运行优化方法与实例分析57-73
• 4.1 光伏储能微电网鲁棒优化模型57-62
• 4.1.1 不确定系统优化57-59
• 4.1.2 最小最大后悔度方法59-61
• 4.1.3 基于最小最大后悔度法的光伏储能微电网鲁棒优化模型61-62
• 4.2 光伏储能微电网鲁棒优化模型求解62-66
• 4.2.1 两阶段松弛求解方法62-63
• 4.2.2 光伏储能微电网鲁棒优化模型求解步骤63-66
• 4.3 算例分析66-71
• 4.3.1 仿真条件66
• 4.3.2 仿真结果66-71
• 4.4 本章小节71-73
• 第五章 总结与展望73-75
• 5.1 工作总结73-74
• 5.2 研究展望74-75
• 参考文献75-79
• 致谢79-81
• 攻读硕士学位期间成果及奖励81-82
• 附件82

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