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1、微電網(wǎng)憑借先進(jìn)、靈活的控制方式,在實(shí)現(xiàn)可再生能源發(fā)電安全友好接入電力系統(tǒng)方面具有重要作用。而隨著電動(dòng)汽車(chē)的大力推廣,其接入微電網(wǎng)的容量也越來(lái)越大,相對(duì)于風(fēng)力和光伏等可再生能源發(fā)電,電動(dòng)汽車(chē)通過(guò)先進(jìn)的V2G(Vehicle-to-grid)控制技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的可控調(diào)度,從而達(dá)到平抑可再生能源發(fā)電機(jī)組波動(dòng)性的目的。微電網(wǎng)中的燃?xì)廨啓C(jī)、風(fēng)力、光伏等分布式電源、連入微網(wǎng)的電動(dòng)汽車(chē)可能會(huì)對(duì)微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)和安全運(yùn)行產(chǎn)生一定程度的影響。微電網(wǎng)
2、中分布式電源配置的不合理可能會(huì)降低對(duì)可再生能源的利用效率和對(duì)負(fù)荷的供電可靠性。
針對(duì)現(xiàn)有微電網(wǎng)分布式電源的優(yōu)化配置研究均沒(méi)有考慮不斷滲透的電動(dòng)汽車(chē)對(duì)分布式電源優(yōu)化配置影響的不足,本文將 V2G控制技術(shù)引入微電網(wǎng)分布式電源優(yōu)化配置中,考慮微電網(wǎng)中微電網(wǎng)電源發(fā)電的環(huán)境效益、總發(fā)電成本,在保障孤島運(yùn)行和供電可靠性的條件下,建立了考慮V2G影響的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置模型。
針對(duì)粒子群優(yōu)化算法在處理多目標(biāo)問(wèn)題中的優(yōu)勢(shì)和不足,本文
3、克服基于Pareto法和多子群法的不足,結(jié)合其優(yōu)勢(shì),提出了基于 Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法(Vector evaluated particle swarm optimization algorithm based on Pareto。VEPSO-BP)。在外部建立一個(gè)精英集,并在每次迭代前利用輪盤(pán)法從精英集中抽取Pareto非支配解,用于引導(dǎo)各個(gè)粒子群中的粒子向Pareto前沿逼近。
通過(guò)SIMULINK仿真模型和設(shè)
4、置參數(shù),對(duì)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。優(yōu)化配置結(jié)果表明,隨著對(duì)微電網(wǎng)允許的最大停電概率要求的降低,總發(fā)電成本也隨之增加,但是環(huán)境效益成本逐漸降低。通過(guò)將基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法與蟻群算法、遺傳算法的對(duì)比,得知基于Pareto的向量評(píng)價(jià)粒子群優(yōu)化算法在處理多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)具有收斂速度快、精度高的特點(diǎn)。
通過(guò)對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化配置結(jié)果的分析可得,在目前的市場(chǎng)環(huán)境下,風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等可再生能源發(fā)電在發(fā)電成本上仍然處于劣勢(shì),但環(huán)境
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