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《南京邮电大学》 2019年
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基于自适应动态规划的微网光储联合鲁棒优化方法研究

单延逍  
【摘要】:目前,化石能源的日渐匮乏以及利用化石能源发电导致的环境污染问题日趋严重,可再生能源的开发与利用已成为社会可持续发展的首要任务。光伏发电作为当前使用率最高的清洁可再生能源,因其发电功率受太阳辐照度、温度等不确定因素影响,使得光伏发电难以准确预测,导致光伏发电并入电网时,会对电网的稳定运行造成冲击,并且会对电网优化调度产生较大影响。微电网能够有效避免光伏并网给大电网带来的冲击,减少光伏发电的不确定性对电网造成的影响。通过微电网将光伏发电系统与大电网结合起来,可以保证光伏发电系统的充分利用并且使得大电网能够稳定可靠运行。针对光伏发电预测不准确问题以及由于光伏发电预测不准确而导致微电网调度不经济问题,本文主要做了以下几部分工作:(1)针对光伏发电预测不准确的问题,提出了基于PCA和PSO算法优化RBF神经网络的光伏功率短期预测方法。首先通过光伏发电历史数据与相应气象数据作为原始预测输入,然后利用PCA将多数维度的原始变量降到少数互不相干、相关独立的变量作为神经网络的输入,最后利用PSO算法优化RBF神经网络,对光伏发电功率进行预测,提高光伏发电预测精度,减少光伏并网时由于其波动性和不确定性对电网安全、稳定运行造成的影响。(2)针对微电网中的光伏发电和负荷存在的不确定性问题,鲁棒优化能够有效抑制这些不确定性,但同时带来很强的保守性。本文首先对微电网中分布式能源进行数学建模,构建微电网调度模型。然后提出一种基于弱鲁棒优化的多储能调度方法,弱鲁棒优化可以根据实际优化调度问题调节违背约束条件的惩罚系数,权衡调度方案的安全性和经济性。在弱鲁棒优化模型中充分考虑光伏发电和负荷的不确定性,在系统功率平衡公式中引入象征负荷缺额的松弛变量,该方法可以有效改善传统鲁棒模型的保守性,利用对等式转化方法,将模型中的不确定约束转化为确定约束,最后,利用PSO算法求解出弱鲁棒优化模型的最优调度方案。(3)在微电网光伏与负荷已知的情况下,对微电网分布式能源进行数学建模,同时将可中断负荷纳入微电网优化模型,充分挖掘出供电侧和用电侧的优化调节能力。提出一种迭代自适应动态规划算法,该算法将每一时刻的储能实时容量作为系统状态量,将每一时刻的储能充放电量、负荷中断量以及电网购电量作为系统控制量,将微电网运行成本作为效用函数,根据Bellman最优性原理,建立Bellman差分方程,根据迭代自适应动态规划推导,求出最优控制量。
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TM615;O221.3

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