李爽[1]2001年在《风/光互补混合发电系统优化设计》文中指出随着可再生能源技术的飞速发展，风、光互补混合发电系统以其经济性和可靠性得到了越来越广泛的应用。随着安装容量的不断增大，传统的经验设计方法已经不能满足系统精确设计的需要。为此，本文主要研究用于风、光互补混合发电系统的计算机优化设计软件。 本文在分析了风光混合发电系统的运行结构以及混合发电系统的各种控制策略的基础上建立风力发电机、太阳能电池、蓄电池、柴油发电机、逆变器等部件的数学模型以及优化设计所需的各个部件参数的数据库。针对混合发电系统优化设计的非线性特征，本文讨论了一种解决混合发电系统非线性优化的方法。混合发电系统的优化问题由于可再生能源和负载需求的不确定性以及一些部件的非线性特性变得非常复杂。解决方案是选择适当的运行控制方案通过遗传算法搜索确定系统的最优控制策略和最优配置方案。在优化搜索过程中根据遗传算法在系统部件的容量不断改变的同时评估系统的性能。 最后，本文对西藏那曲地区的一个实际村庄进行了计算机仿真优化，并对优化结果进行了经济性和可靠性分析。
孙小明[2]2010年在《小型船舶风光柴蓄混合发电系统优化配置研究》文中进行了进一步梳理近些年来,风能和太阳能作为最有潜力和最为理想的清洁能源得到了大多数国家的关注和研究。两种清洁能源有着可再生、无污染、分布广泛的优点,但同时也有着能量密度低、随机性强等弱点。尤其对于小容量发电系统,两者都很难单独作为稳定连续的电能供应源。同时人们研究发现二者有着很好的互补性,若将两者按照合理的容量配置互补运行并安装合适的蓄电池组进行能量存储和负载的均衡,则能够使二者的弱势得以均衡,得到比较稳定的电源输出。这种结构的发电系统被称为风光互补发电系统,随着燃料成本的持续增高和港口环境安全检查的日益严格,船舶运输行业对清洁能源的利用也越来越重视。本文首先简要介绍了近年来清洁能源的发展状况以及风光互补发电系统的技术特点及应用优势。通过对船舶风光能源应用实例进行阐述,提出船舶应用风光互补发电的设想。从海洋气象条件、成本优势和环保特性、可靠性等方面对风光互补发电应用于船舶的可行性做简单分析,并针对船舶实际情况指出实际应用过程中出现的优化配置问题。提出了具体的研究和应用对象,即应用于小型船舶的风光柴蓄混合发电系统资源优化配置问题。其次建立了风光资源和混合发电系统各部件的稳态和动态数学模型,通过模型可以计算实时风速、太阳辐射能量及在此条件下的各部件产能比例等数据,为后面优化仿真提供参考。再次,针对常规混合发电系统配置中的估算方式容易导致装机容量不足或过大的问题,采用遗传算法的改进方案,以发电成本和供电可靠性为控制目标,采用改进策略的遗传算法,计算结果证明该算法有较高的执行效率和较好的收敛效果。并通过混合发电系统设计优化软件HOMER对系统进行仿真,在验证了算法优化值的同时对系统进行详细的仿真研究,综合评估了项目的成本和可靠性。本文进行了风光清洁电力能源应用于船舶的探索性工作,通过算法改进并给与仿真验证为理论研究积累了一定的基础,为课题的进一步研究提供了参考。
符叶晔[3]2017年在《风光互补发电系统优化配置与仿真建模研究》文中指出近年来,可再生能源的开发利用得到了各国的广泛重视。其中,风能资源和太阳能资源发展速度快、成本较低,具有大规模开发利用的价值。但风能和太阳能很大程度上受到气候的制约,如将两者相结合,则可以在时间和地域上呈现很强的互补性,使得系统的运行更为可靠、平稳、经济,所以风光互补独立发电系统逐渐成为了可再生能源发电系统的一种重要方式。风光互补系统设计时不仅要根据不同负载和气象条件的要求,对光伏发电系统、风力发电系统以及储能系统进行设计,而且要对各系统组成的整体进行设计及优化,因此,风光互补发电系统的优化设计是一个复杂且工作量巨大的工程。目前,针对能源发电系统优化设计的相关软件,如HOMER、Hybrid2等,由于针对各自领域而设计,无法充分满足风光互补发电系统的优化设计要求。因此,提出适合风光互补发电系统的优化设计方案并付诸实施,具有很强的现实意义和工程价值。本文针对风光互补发电系统优化设计与仿真建模展开研究,主要工作及结果如下:(1)针对现有软件的不足,如HOMER是单一目标函数的程序、Hybrid2并未显示优化设计过程等问题,兼顾用户需求、系统功能等因素,论文提出了风光互补发电系统优化设计方案。优化设计运用粒子群算法来进行多制约条件的目标函数求解,以净成本的最小值为目标函数进行经济分析。并利用Microsoft Visual Studio C#平台编制优化设计软件,以实现系统优化设计方案。该软件可根据应用地点的资源、负载、设备等技术参数进行风光互补发电系统的技术、经济优化分析。(2)本文利用上述研究结果,依照文献实例,进行了风光互补发电系统优化设计方案及优化软件的验证分析,并从技术和经济两个角度说明了采用多目标函数的优势,以及放电深度(DOD)对系统的影响。在此基础上,本文将该优化方案及软件应用于杭州某地,进行了风光互补发电系统的可行性分析。所得结果可为风光互补发电系统的优化设计提供参考。(3)本文利用Dymola软件平台,对风光互补发电系统的主要设备—风力机及光伏电池建立并上传了单机仿真模型,组建了专门的模型库,并进行了仿真模型的验证分析。所得结果可让用户从模型库中直接调用模型进行仿真运行,为进一步研究风光互补发电系统的仿真模拟打下了基础。
朱丽[4]2013年在《风光柴蓄混合发电系统的协调控制策略研究》文中研究表明随着人类社会的发展，居民对电的需求越来越广泛，而对于自然资源丰富的海岛和山区，因地制宜的建设新能源混合发电系统既是目前解决偏远地区用电的有效方法，也符合国家建设节约型社会的时代要求。本文在查阅大量国内外相关书籍和文献的基础上，重点围绕风光柴蓄混合发电系统控制策略的问题开展研究，主要研究内容如下：本文首先介绍典型的独立新能源混合发电系统的结构，对关键组成部件在系统中发挥的作用进行说明。建立了混合发电系统各主要组件的数学模型，包括风力发电机模型、光伏发电模型、柴油发电机燃料成本模型以及蓄电池模型等。然后对混合发电系统进行优化设计。该研究过程可分为两个阶段，首先以运行成本最小为优化设计的目标函数，以系统的功率平衡为约束条件，制定能量管理策略并建立起优化设计的模型。其次，在模型建立的基础上引进和声搜索算法，该算法是新兴的优化算法之一，具有结构简单、收敛速度快等优点，应用和声搜索算法在MATLAB中进行实验仿真，得到合理的优化结果。混合发电子系统的运行状态时影响整体性能的关键因素，因此很有必要从系统内部角度出发，研究各子系统的运行控制策略来保证其运行在最佳状态。首先分别介绍风力发电、光伏发电以及蓄电池充放电几种常见的控制方法，结合本文的研究需求，从中选择了最合理的控制方法。接着以最大功率跟踪控制和负载跟踪控制为研究重点，分别制定了风力发电子系统运行控制策略和光伏发电子系统运行控制策略，同时也对蓄电池充放电策略做了简要分析，上述提及的策略均通过仿真实验来验证其合理性。最后从系统整体角度出发，研究综合协调控制策略。首先按照天气情况把系统工况分为四大类，采用数字量开关控制的方式，分析如何按照风、光、蓄、柴的顺次序与逆次序启停系统来保证多能量源之间能量的合理分配；接着从功率平衡的角度出发，以混合发电系统稳定运行为目的归纳总结出四种工作模式下的综合协调控制策略，详细研究了这四种情况下混合发电各个子系统之间的工作协调程度，实验结果证明综合控制策略达到了预期目标。
张瑞钰[5]2008年在《风光互补利用的分布式能量系统可行性分析》文中认为本文主要分析了内蒙偏远地区利用风能和太阳能混合发电系统的可行性,HOMER作为设计和优化工具。文中对风速、太阳能辐射和柴油价格这叁个变量做了敏感分析。在偏远地区所考虑的单机负载量消耗为25kW/天,峰荷值是4.3kW。经过分析可知,一个风-柴-蓄配置的混合发电系统是目前内蒙偏远地区最好的解决方案。然而,随着光伏电池板成本的降低,一个风-PV-蓄配置的混合发电系统将可能为一个最优的选择,与常规能源对比鉴定了此项目的有效性和经济性。本文也分析了混合系统中各个组件的性能和成本。
陈向华[6]2012年在《独立新能源混合发电系统最优容量配置》文中提出目前国内很多海岛和山区等地都远离电网，而这些地方通常太阳能和风能资源都非常丰富，在此建立独立新能源混合发电系统是目前解决海岛用电问题最好方法。本文在查阅了大量国内外有关独立新能源混合发电系统设计文献的基础上，采用遗传算法，结合东澳岛的气候条件（光辐射量、环境温度、风速等）和假定的负载用电情况，对独立新能源混合发电系统的最优容量配置进行了研究，其主要研究内容如下：本文首先根据项目实施地的地理状况以及气候条件，对独立新能源混合发电系统的结构进行了整体设计。并对组成混合发电系统的各部件的作用进行了详细介绍。建立了组成混合发电系统各主要部件的数学模型，主要包括风力发电机组发电量模型、光伏阵列发电量模型、蓄电池充电状态模型、柴油发电机组燃料费模型、逆变器转换效率模型等。其次详细描述了光伏电池板倾斜面上光辐射量的计算方法以及风力发电机组转子处风速评估模型。文章首先描述了地球相对于太阳的地理参数以及光伏电池板安装倾角的确定方法，接着分叁步描述了倾斜面光辐射量的计算方法。海岛风能资源的评估采用weibull分布方法，文章详细描述了weibull参数的计算方法。最后通过在HOMER软件中输入每月平均光辐射数据和月平均风速及其weibull分布参数后获得了一年8760小时的离散辐射数据和风速数据。最后本文以发电系统最小运行成本为优化设计的目标函数，综合考虑了系统供电可靠性和污染物对环境的影响等因素，建立了基于遗传算法和系统运行控制策略的独立新能源混合发电系统最优容量配置模型。并通过在MATLAB中编写程序对系统一年逐时动态运行情况进行仿真。并将仿真结果和柴油发电系统的运行结果进行对比，论文从经济效益、供电可靠性和环境效益叁方面对系统进行了对比分析。为进一步验证遗传算法仿真结果的可行性，建立了基于HOMER软件独立新能源混合发电系统的仿真，并对仿真结果进行了详细的分析。
葛宇轩[7]2013年在《风光互补供电系统优化配置研究》文中进行了进一步梳理由于化石燃料愈加紧缺，人们对太阳能和风能等可再生能源的利用也愈加关注。虽然可再生的能源具有良好的前景，但是风能和太阳能都受到环境和天气影响，具有能量密度低，随机性强的特点，由单纯的光伏电站或风电场发电难以有稳定的电能输出。风光互补供电系统合理利用了风能与太阳能的天然互补性，通过内部各个电源对本地区负荷进行供电，其主要目标是最大限度地增强发电功率与负荷之间的匹配性。为保证供电可靠性同时提高系统的经济性，需根据现有的天气和环境资源条件对系统的容量配置进行优化设计，选取最优的电源容量组合。遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理以及应用范围广等显着特点，常用来解决发电系统的容量配置优化问题，但是由于其局部寻优能力较差，运行效率较低、参数难选择等问题，使得其计算过程较慢，结果不够精确。为此，引入极端学习机，以其良好的非线性映射能力与遗传算法种群进化机制相结合，对传统遗传算法进行改进，通过定量模拟染色体进化过程，引导种群进化方向，从而有效提高遗传算法的全局收敛速度，能更好的解决风光互补供电系统配置优化问题。算例分析表明了改进遗传算法相对于传统遗传算法，只需较少的迭代次数，就能使得函数快速收敛，且达到同样迭代误差所需时间也更短。在研究风光互补供电系统的运行情况的基础上分析了系统运行中各种可能的调度策略。根据系统的不同调度策略、约束条件以及包含供电可靠性和风光互补特性在内的系统优化评价指标，建立了风光互补供电系统中各个电源的数学模型，以及包含初始投资成本、维护管理成本、电力富余成本等不同费用的经济性模型。将不同发电单元的数目作为变量，以综合成本费用最小为优化目标，利用ELM改进遗传算法求解系统中各个电源的最优容量配置。算例分析表明改进遗传算法能够快速求解模型，同时通过与HOMER软件仿真结果的对比，验证了模型和算法的合理性和优越性。
张艳杰[8]2015年在《分布式发电系统经济运行关键因素分析与优化》文中指出随着新能源发电的快速兴起,分布式发电系统开始蓬勃发展。分布式发电系统作为大电网的重要补充,可以提高供电可靠性,节省投资成本。尤其是在偏远山区,分布式发电系统对于提高供电可靠性、保护生态环境、提高经济效益等方面具有十分重要的意义。风力发电和光伏发电在资源分布特性方面具有很好的互补性,同时储能装置作为分布式发电系统的重要组成部分,可以进一步提高分布式发电系统的供电可靠性。分布式发电系统优化运行受哪些关键因素影响,如何在规划层面和运行层面对系统进行优化是本文要研究的核心问题。围绕这两个问题,本文的主要工作如下：(1)分析了影响系统经济运行的主要因素,建立系统优化模型本文从规划层面和运行层面分析了影响系统经济运行的所有因素。以这些因素为基础,建立了考虑售电收益、投资成本、环境效益以及系统停电惩罚等因素在内的系统优化模型。该模型不仅考虑了分布式发电系统内部的收益和成本,而且考虑了分布式系统对社会带来环境效益,同时,目标函数中加入系统停电惩罚成本,可以提高供电可靠性在优化目标中的比重,使系统供电更加可靠。(2)分析了风光的互补特性,优化配置风机和光伏容量利用风光互补特性,采用粒子群优化算法优化配置风机和光伏的容量,并对影响系统经济性的诸多因素进行灵敏度分析。根据影响因素的性质将影响因素分为积极因素和消极因素,根据影响因素的因子系数绝对值大小,将影响因素分为关键因素、次关键因素、非关键因素。(3)优化配置储能容量,分析影响因素灵敏度在优化得到风机和光伏容量的基础上,对系统进行储能容量优化配置。采用幂函数拟合的方法拟合出储能的充放电循环寿命曲线,并采用雨流计数法对储能充放电次数进行等效计算。通过与没有储能装置的风光系统进行各项指标对比,结果表明增加储能装置可以提高系统的综合收益和运行指标。同时,对影响系统经济运行的因素进行了灵敏度分析,明确了储能配置中需要考虑哪些关键因素。(4)考虑储能SOC及循环寿命,设计了提升系统运行收益的模糊控制方法首先分析了储能SOC与循环寿命的内在联系,然后针对储能装置频繁深度充放电降低循环寿命的问题提出了用模糊控制的方法对储能进行能量管理。设计了模糊控制器,包括功率分配环节和功率修正环节,对储能充放电进行控制,优化系统运行。结果表明,采用模糊控制后系统总收益显着提升。
程兴权[9]2012年在《移动式风光互补发电集成装备关键技术研究》文中研究指明本文针对风光互补发电系统的一种新应用—移动式风光互补发电集成装备，在际华瑞拓（天津）新能源科技开发有限公司的资助下，研究其关键技术，包括总体方案设计、系统优化设计、系统运行控制叁个部分。研究成果应用于移动式风光互补发电集成装备的产品设计研发过程中，论文取得以下研究成果：1.基于目前风光互补发电系统的基本结构，结合本文研究对象应用于野外作业的特殊性，分析了集成装备的基本机构组成。提出装备设计要求，为总体结构方案设计提供了原始依据。综合集成装备的基本结构及设计要求，设计出四种总体结构方案，并根据装备评价指标及实际样机试验优选出最优方案—滑动收折方案。最优方案中，根据使用环境差异，设计出两种产品模式，分别为舱体模式与壳体模式。2.设计出一种系统部件容量匹配优化算法。依据风力发电机、光伏电池、蓄电池工作原理，分别建立了它们的数学模型，为系统容量匹配优化算法奠定了基础。首先，在风力发电机容量一定的条件下，以满足全年负载缺电率为条件，以系统最初配置成本最低为目标，提出光伏阵列与蓄电池组的容量匹配设计方法，其次改变风力发电机的容量值，提出风力发电机、光伏阵列、蓄电池组的最终容量匹配计算方法，最后以一个工程实例验证了此优化算法的可行性与正确性。3.在风力发电机与光伏阵列的最大功率跟踪控制方面，以直流斩波电路为工具，分别提出了各自的最大功率跟踪算法。在此基础上，提出控制系统总体结构并结合控制系统其他功能要求，以单片机为核心构建出风光互补控制器硬件结构。此外，提出具有四种工作模式的控制策略，以蓄电池组荷电量、系统输入功率为判断条件，智能决定系统所处模式。4.上述成果应用于移动式风光互补发电集成装备设计研发中，填补了国内移动式风光互补发电系统应用的空白。
包艳[10]2014年在《独立新能源混合发电系统的容量配置优化与控制策略研究》文中认为随着全球经济的不断发展,对于能源的需求也越来越大,能源危机和环境保护也受到了全世界的广泛重视,因此,新能源发电技术得到了国内外的深入研究和推广应用。因地制宜地建设风电、太阳能发电等新能源混合发电系统,既符合目前我国建设节约环保型社会的时代要求,也是解决海岛、偏远地区等用电难题的一种有效方式。本论文从独立新能源混合发电系统的实际应用需求出发,在查阅大量国内外相关书籍和文献的基础上,探讨独立新能源混合发电中的一些关键技术和科学难题,重点研究了一种风光互补混合发电系统的优化设计与运行控制策略,主要研究内容如下：(1)研究了基于遗传算法的系统容量配置。介绍了新能源混合发电系统的结构,描述了新能源混合发电系统各主要组件的数学模型,主要包括风力发电机模型、光伏发电模型、柴油发电机燃料成本模型以及蓄电池模型等。在此基础上,研究了一种采用遗传算法(Genetic algorithm, GA)进行新能源混合发电系统容量配置的方法,以最小化混合发电系统的综合成本作为容量优化配置的目标函数,建立相应的约束条件,采用GA算法搜索不同类型发电设备的最优容量配置结果。根据应用实际数据进行MATLAB仿真的结果表明,采用GA算法优化后的容量配置方案,新能源混合发电系统供电可靠性较高,具有综合成本低、污染物排放少等优势。(2)为了更好地利用太阳能发电功率,研究了一种基于组合模型的光伏发电短期功率预测方法,由纵向模型与横向模型二部分加权组合而成,而每一个子模型均采用一个支持向量机(Support Vector Machines, SVM)来实现预测。在所提出的组合模型中,横向模型的输入量为辐照强度、太阳入射角、温度、天气类型等,输出值为光伏发电短期功率；纵向模型的输入量为光伏发电功率数据的四个序列值,输出值为下一个时刻的光伏发电功率。为了实现较优的短期功率预测结果,论文采用一种最小二乘方法对综合模型的加权系数进行优化。论文详细介绍了该组合模型的设计原理和实施过程,而采用的支持向量机学习方法具有优良的学习能力和泛化性能,可以提高预测的准确性。采用不同天气情况下的数据仿真结果也验证了该光伏发电短期功率预测模型的有效性。(3)考虑到风电功率受气候、天气等自然条件的影响较大,论文研究了一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与关联向量机(Relevance vector machine, RVM)相结合的风电功率短期预测方法。该方法结合了经验模态分解与关联向量机的优点,首先利用经验模态分解的滤波器性能,将原始的风电功率序列数据的时频特性相近的固有模态函数进行分类组合,再采用关联向量机对分解后的各类信号分别建立相应的功率预测模型,最后,将若干个关联向量机预测模型进行求和,便得到了风电功率短期预测模型,从而提高了预测模型的精度。数据仿真结果也表明该风电功率短期预测方法具有较高的准确度。(4)针对变速风力发电机(VSWT)这个非线性控制对象,提出了一种基于RBF神经网络的自适应控制策略。在所研究的神经网络自适应控制系统中,采用基于神经网络的辨识器估计VSWT对象模型,该辨识器可提供关于VSWT输入输出关系的信息；同时,采用另外一个神经网络来设计逆模型控制器。论文给出了神经网络自适应控制系统的实现过程和学习训练算法,可以克服非线性等因素的影响。仿真结果也表明所提出的的神经网络自适应控制系统具有较好的效果和性能。(5)针对一个实际应用工程,研究了该新能源混合发电系统的能量调度策略。在基于能量平衡和调度策略的基础上,给出了系统的能量管理与调度策略的实施流程图。根据东澳岛微电网项目给出的系统配置方案,使用Matlab软件建立了混合发电系统的仿真模型。结果表明,这些策略虽然简单,但系统的稳定性较高,而且提高了系统的经济性,具有较好的工程应用价值。论文最后总结了全文的主要研究成果,对下一步研究工作进行了展望。
参考文献：
[1]. 风/光互补混合发电系统优化设计[D]. 李爽. 中国科学院电工研究所. 2001
[2]. 小型船舶风光柴蓄混合发电系统优化配置研究[D]. 孙小明. 大连海事大学. 2010
[3]. 风光互补发电系统优化配置与仿真建模研究[D]. 符叶晔. 浙江工业大学. 2017
[4]. 风光柴蓄混合发电系统的协调控制策略研究[D]. 朱丽. 湖南大学. 2013
[5]. 风光互补利用的分布式能量系统可行性分析[D]. 张瑞钰. 华北电力大学（北京）. 2008
[6]. 独立新能源混合发电系统最优容量配置[D]. 陈向华. 湖南大学. 2012
[7]. 风光互补供电系统优化配置研究[D]. 葛宇轩. 长沙理工大学. 2013
[8]. 分布式发电系统经济运行关键因素分析与优化[D]. 张艳杰. 北京交通大学. 2015
[9]. 移动式风光互补发电集成装备关键技术研究[D]. 程兴权. 天津大学. 2012
[10]. 独立新能源混合发电系统的容量配置优化与控制策略研究[D]. 包艳. 湖南大学. 2014
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