基于改进遗传算法的直流微网HESS容量配置研究

【摘要】：随着时代的发展,能源短缺和环境问题已引起世界各国的广泛关注。分布式发电技术作为一种利用可再生能源的方式,对于解决环境问题,弥补能源短缺具有重要意义。独立微电网在解决偏远地区供电可靠性问题和提高电网的新能源利用率方面具有独特的优势。由于风能和太阳能的随机性,在孤岛运行的微电网中,常常需要采用混合储能系统来提升供电的稳定性。如何通过混合储能系统的容量的优化配置,达到节省微网总投资,提高新能源利用效率,可靠供电的目的,是目前微电网技术中需要解决的关键问题之一。本文针对现有的蓄电池和超级电容配置存在的经济性及功率分配效率的问题,提出一种基于改进遗传算法的混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)容量配置方法。首先,分析了国内外混合储能的研究现状,然后讨论目前学者对于微网容量配置运用了哪些数据分析方法,如何确定优化目标模型,如何利用合适的算法对确定的模型求解。同时讨论了混合储能技术研究现状,为后文研究打下理论基础。其次,以独立直流微网为研究对象,并根据风力、光伏特点分别分析和建立了光伏发电,风力涡轮机的出力模型和混合储能各单元的功率模型。同时,建立以上各个单元功率的概率模型,为各单元出力区间曲线确定奠定基础。再次,利用二次移动平均法滤波进行功率分配,根据锂离子电池和超级电容器的功率特性及能量特性分配不同频率的分量。通过对光照、风速、负荷历史数据采集,并通过数学统计方法对光伏,风力和负荷的出力区间进行确定;确定微网运行的可靠性指标,验证含混合储能系统的直流微网功率分配方法的可靠性。最后,以混合储能系统的全周期成本包括运行成本和购置成本为主要目标函数,将可靠性成本以惩罚函数的形式加入总目标函数当中,建立以经济性与可靠性共同目标最优的数学模型。介绍了标准遗传算法并对其进行了改进,用混沌扰动代替随机变异,提高系统全局搜索能力及结果准确性。基于某个实际的用户负荷进行了案例分析,得到了混合储能系统的功率和容量配置最佳方案。分析对比表明,将本文所提的容量配置策略与对照方案相比,所提配置方法兼具经济性和运行可靠指标。