主動配電網(wǎng)源-儲容量優(yōu)化配置研究.pdf

1、隨著新能源發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，在緩解傳統(tǒng)能源的同時造成了新能源利用率低、成本浪費等一系列問題，如何針對主動配電網(wǎng)中提高分布式能源利用率、保證供電可靠性來對儲能系統(tǒng)進行優(yōu)化配置是亟待解決的問題。本文針對主動配電網(wǎng)中分布式電源和儲能系統(tǒng)的容量配置問題進行研究，主要進行以下幾個方面的研究:
　　首先，對分布式電源、可控能效負(fù)荷以及儲能系統(tǒng)進行研究，建立了風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，建立了可控能效負(fù)荷包括空調(diào)、熱水器和照

2、明負(fù)荷的能耗響應(yīng)數(shù)學(xué)模型以及儲能系統(tǒng)和逆變器的數(shù)學(xué)模型。針對需求側(cè)能效負(fù)荷管理，結(jié)合分時電價和用戶滿意度的評價指標(biāo)研究了單體用戶可控能效負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度策略，為了對儲能系統(tǒng)進行合理利用制定了儲能系統(tǒng)充放電管理策略。
　　其次，為了選取典型的自然資源樣本，采用KMO和Bartlett球度檢驗選取相關(guān)性最佳的樣本數(shù)據(jù)用于主成分分析，并且對小波-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中的權(quán)值、伸縮因子和平移因子采用動量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率進行修正。針對多目標(biāo)分布

3、式電源和儲能系統(tǒng)容量優(yōu)化配置問題，采用和聲搜索算法進行求解，對于算法所存在的收斂性能和容易陷入局部最優(yōu)等問題進行了改進，對搜索過程中的記憶保留概率、和聲微調(diào)幅度和微調(diào)擾動概率采用動態(tài)參數(shù)模式進行更新調(diào)整，與遺傳算法進行融合提高其收斂性能。
　　而后，以夏季典型日和冬季典型日的風(fēng)速為例進行短期風(fēng)功率預(yù)測，并與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和WNN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測進行對比，結(jié)果表明了基于主成分分析的改進小波-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的快速性和準(zhǔn)確性。在分布

4、式發(fā)電預(yù)測的基礎(chǔ)上，以主動配電網(wǎng)中某地區(qū)夏季典型日和冬季典型日的風(fēng)速、太陽光照和負(fù)荷需求數(shù)據(jù)為例，以分布式電源和儲能系統(tǒng)的配置成本、新能源棄電率和負(fù)荷缺電率為多目標(biāo)進行優(yōu)化配置，通過算例驗證了該模型和改進的和聲搜索算法的正確性和有效性。
　　最后，為了進一步降低配置容量和成本，通過需求側(cè)能效負(fù)荷優(yōu)化管理對分布式電源和儲能進行容量優(yōu)化配置，其配置結(jié)果與能效負(fù)荷優(yōu)化管理前相比，其配置成本下降了7.1％，負(fù)荷缺電率下降了2.8％，新能源