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风光水储多能互补系统建模与运行优化研究

风光水储多能互补系统建模与运行优化研究

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作者：陈家亮河北工程大学

学位级别：硕士

构建以新能源为主体的新型电力系统是目前缓解能源危机的有效手段。利用太阳能、风能、水能等新能源,探索风-光-水-储多能互补发展模式对新型电力系统建设具有重要意义。而小水电、风电和光伏具有随机性和不稳定性,难以满足系统稳定条件... 详细信息

构建以新能源为主体的新型电力系统是目前缓解能源危机的有效手段。利用太阳能、风能、水能等新能源,探索风-光-水-储多能互补发展模式对新型电力系统建设具有重要意义。而小水电、风电和光伏具有随机性和不稳定性,难以满足系统稳定条件,通过控制储能电池充放电便可以有效解决出力波动问题,保证了电力系统的安全稳定。目前研究的主要问题也是如何有效降低风光等新能源互补出力不稳定,优化多能互补系统运行调度方式,提高新能源利用效率。本文通过数值模拟与物理模型相结合的方法首先建立了含有小水电系统的风光水储多能互补仿真模型,通过物理模型实验数据验证了仿真模型的可靠性。然后以系统出力波动性和经济性考虑到负荷平衡约束建立风光水储优化调度模型。根据风、光、负荷预测值结合各电源约束条件利用优化算法对调度模型求解,从而得出多能互补系统经济性最优调度方案。具体工作步骤如下:(1)建立含有小水电的风-光-水-储多能互补仿真模型,根据不同的工况条件,在仿真模型中对出力数据进行数值模拟计算。通过仿真数据与实验数据验证表明,仿真模型各部分互补性能良好,可以针对不同的环境和工况进行仿真模拟。(2)对比LSTM模型,选择预测精度更高的人工鱼群算法优化广义回归神经网络预测模型,经计算最优平滑因子为0.2时,预测效果最好。(3)根据负荷预测数据,考虑各约束条件,以系统出力波动性和经济性构建风-光-水-储互补系统优化调度模型。对比mopso算法,在只有风、光接入系统时,NSGA-Ⅱ算法求解效果比mopso提高了8%。而在风光水储联合系统中的优势最为明显,优化效果提高了15%。在风光水互补系统中加入储能电池部分构建风-光-水-储互补系统有效降低了小水电、风、光互补系统出力不稳定性。在只有风电或光伏单独供电时,系统的出力波动均方差达到了21.18,将风光联合供电时系统出力波动均方差缩小至13.8,而将在风光互补系统引入水电和储能部分形成风光水储互补系统时的出力方差缩小至9.5。利用NSGA-Ⅱ优化算法对风-光-水-储互补系统进行调度优化,经济最优时的成本为21323.53元/天,相较于使用mopso算法运行成本降低了79元/天,有效的增加了风光能源的利用率,提高了系统运行经济性。

关键词：风光水储多能互补建模仿真模糊逻辑控制功率预测 afsa-grnn神经网络 NSGA-Ⅱ算法

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