基于改进智能算法的分布式电源容量配置研究

作     者：董军 

作者单位：山东理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：窦震海

授予年度：2022年

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：分布式电源 容量规划 优化模型 时序性 麻雀搜索算法 

摘      要：分布式电源容量优化是规划微电网内部配置的一个重要环节,其过程是指综合考虑自然风光资源和负荷需求的动态平衡关系,以保证供电可靠性、成本经济性、环保性等方面综合达到最优为目标,利用优化算法计算出待规划的微电网中各类电源以及储能装置的容量。科学合理的配置方案可以大幅度提高电力系统对自然资源的消纳能力,增加分布式电源在电力系统中的渗透率,同时将分布式电源的出力不稳定特性对电力系统带来的冲击和影响控制到最低。针对分布式电源容量规划领域的问题,本文展开对微电网容量优化配置的研究。首先,以四类典型分布式电源为例,构建了风力发电机、光伏电池板、柴油发电机和储能电池的数学模型。然后选取新型风光分布式电源为规划对象,将建设投资、网络损耗和供电质量三个指标转化为无量纲的综合成本,并以求其最小值作为目标函数,建立了分布式电源容量规划模型。求解分布式电源的容量配置问题时,智能优化算法作为求解工具,针对其普遍存在的局部最优问题,本文提出一种改进的麻雀搜索算法。通过实际算例验证,改进的麻雀搜索算法在求解分布式电源的容量配置方案时,收敛特性和收敛精度均优于改进的遗传算法、灰狼算法、粒子群算法和传统麻雀搜索算法。风光分布式电源出力和用户用电需求在功率大小和时间分布上均具有随机性,此现象加大了对实际系统建模的难度,为了使所建模型更具有实际指导意义,本文提出了一种考虑电源出力和负荷需求时序性的微电网容量配置优化模型,并制定了独立型风-光-柴-储联合系统的出力顺序策略。首先,利用往年数据选取某地最易出现的、具有明显特征的风光场景数据。然后,以风-光-柴-储联合系统的实际允许运行参数为约束条件,以微电网的经济性、环保性和供电可靠性等指标为目标函数,建立多目标优化模型。最后,利用改进的小生境多目标麻雀搜索算法对风-光-柴-储联合系统优化模型进行求解,分别对多目标模型和算法及单目标模型和算法得到的配置结果进行评价。利用仿真算例证明本文所提出的考虑时序特性的微电网容量规划模型和多目标麻雀搜索算法的实际应用价值和优越性。