計(jì)及溫控設(shè)備的社區(qū)級微網(wǎng)儲能容量優(yōu)化配置及最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著能源危機(jī)和環(huán)境問題的日益突出,能夠接納各類可再生能源的微電網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生。相對于一般微電網(wǎng),社區(qū)級微電網(wǎng)需要滿足不同類型居民用戶的需要,各類溫控設(shè)備接入較多,內(nèi)部電、熱關(guān)系較為復(fù)雜,使其可靠性評估、儲能容量配置和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等方面表現(xiàn)出新的特點(diǎn),有必要進(jìn)行專門的研究。為此,本文針對含溫控設(shè)備的社區(qū)級微電網(wǎng)的可靠性評估、儲能容量優(yōu)化配置和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等問題開展研究。
  對于社區(qū)級微電網(wǎng)可靠性評估而言,已有方法沒有考慮溫控設(shè)備的溫度調(diào)節(jié)對負(fù)

2、荷曲線以及整個系統(tǒng)可靠性的影響。為此,本文基于溫控設(shè)備的熱力學(xué)參數(shù)模型,提出基于時序蒙特卡洛法的社區(qū)級微電網(wǎng)可靠性評估方法。首先,基于溫控設(shè)備的熱力學(xué)模型,結(jié)合當(dāng)前時段外部環(huán)境溫度和溫控設(shè)備的調(diào)溫特性,確定下一時段的調(diào)節(jié)溫度,生成溫控設(shè)備的時序負(fù)荷曲線;基于風(fēng)速和太陽輻射序列以及風(fēng)機(jī)和光伏電站的出力模型確定其時序出力曲線,結(jié)合微網(wǎng)運(yùn)行策略確定儲能設(shè)備的充放電功率,基于時序蒙特卡洛法提出計(jì)及溫控設(shè)備的社區(qū)級微電網(wǎng)可靠性評估方法。另外,為了

3、量化溫控設(shè)備的調(diào)溫效果,提出了溫度越限概率、頻率等評價指標(biāo)。算例分析表明,本文所提方法可以計(jì)入溫控設(shè)備的溫度調(diào)節(jié)特性對社區(qū)級微電網(wǎng)進(jìn)行可靠性評估,增加溫控設(shè)備允許調(diào)節(jié)溫度范圍,可以提高系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性。
  當(dāng)前,針對微電網(wǎng)儲能容量優(yōu)化配置的相關(guān)研究較多,但鮮有研究計(jì)入溫控設(shè)備的影響,即忽略了“廣義儲能設(shè)備”對電儲能容量優(yōu)化配置的影響。為此,本文建立了計(jì)及溫控設(shè)備的社區(qū)級微電網(wǎng)儲能容量優(yōu)化配置模型。首先,以熱泵作為典型溫控設(shè)備,

4、結(jié)合其調(diào)節(jié)溫度與消耗功率間的動態(tài)變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)“廣義儲能”。以電儲能設(shè)備投資成本、運(yùn)維費(fèi)用、缺供電費(fèi)用、溫度越限費(fèi)用和棄風(fēng)懲罰等費(fèi)用之和最小為目標(biāo)函數(shù),建立了計(jì)及溫控設(shè)備儲能特性的微電網(wǎng)儲能容量優(yōu)化配置模型,并采用遺傳算法進(jìn)行求解。算例分析表明,溫控設(shè)備的接入會影響電儲能容量的配置;增加溫控設(shè)備允許調(diào)節(jié)溫度范圍,不僅可以減少電儲能容量的配置,還可以增加新能源的消納,降低儲能損耗。
  對微電網(wǎng)最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行而言,已有相關(guān)的研究,但鮮

5、有考慮溫控設(shè)備接入的影響。為此,本文以社區(qū)級微電網(wǎng)最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行為研究對象,建立了計(jì)及溫控設(shè)備的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型。結(jié)合調(diào)節(jié)溫度與消耗功率間的動態(tài)變化規(guī)律,根據(jù)允許調(diào)節(jié)溫度范圍,優(yōu)化溫控設(shè)備的時序需求功率,建立以燃料消耗費(fèi)用、機(jī)組啟停費(fèi)用、棄風(fēng)懲罰費(fèi)用和儲能損耗費(fèi)用之和最小為目標(biāo)函數(shù)的微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型,采用混合粒子群算法進(jìn)行求解。算例分析表明,考慮溫控設(shè)備的溫度調(diào)節(jié)作用,可降低調(diào)度周期內(nèi)的總費(fèi)用,隨著溫度調(diào)節(jié)范圍的增大,總費(fèi)用將進(jìn)一步減小

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