基于SOA-SVM預測分布式電源出力和電力負荷的微網經濟運行優(yōu)化的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著化石能源短缺對資源環(huán)境壓力不斷增大,電力市場化改革不斷深入,以及用戶對電能質量要求的不斷提高,電力行業(yè)正面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。建設安全、經濟、環(huán)保和綠色的微網已日益成為全球電力行業(yè)的共同目標。微網的經濟運行研究是微網的關鍵問題之一,優(yōu)化微網內各發(fā)電單元出力、儲能單元出力及與主網之間的能量交換,可以有效提高系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和經濟性,具有重要的理論價值和工程價值。
  首先,論文對微網做了簡要介紹,并且對微網的結構特點以及微

2、網的經濟運行理論進行了分析,通過描述微網的相關知識,建立了以風力發(fā)電、光伏發(fā)電、柴油發(fā)電機、蓄電池和電力負荷為組成單元的微網結構。其次,針對微網中電力負荷的特點,采用SOA(人群搜索算法)和SVM(支持向量機)結合的預測模型對某地區(qū)電力負荷進行了24小時的短期預測,并且與其它預測模型的預測結果進行了對比分析。通過選擇風力發(fā)電作為微網中的微源,并結合風電輸出功率的基本特點,采用EEMD(集合模態(tài)經驗分解)對風電輸出功率序列進行了分解,然后

3、對分解序列同樣采用SOA和SVM結合的預測模型進行預測,最后對各個序列的預測結果進行一定處理,得到了風電輸出功率的24小時短期預測結果,并與其它預測模型的預測結果進行了對比分析,驗證了該組合型預測方法的有效性和準確性。最后,在考慮不同時段電價差異的情況下,建立了并網運行狀態(tài)下的微網經濟運行模型,并且采用 SA(模擬退火算法)和PSO(粒子群算法)相結合的優(yōu)化算法對該模型進行了優(yōu)化,優(yōu)化后可得不同時刻不同微源的出力情況以及最小化的日發(fā)電成

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