基于建筑全年逐时冷热负荷的冷热源系统规划方法研究

为了克服传统冷热源系统规划方法基于典型工况和单目标优化的局限性,本文提出了一种基于建筑全年逐时冷热负荷的冷热源系统规划方法,以冷热源系统的初投资、运行成本和环保效益为综合优化目标,实现冷热源系统全生命周期内的最优规划。而后本文以北京市某典型办公建筑为例,对所提出的冷热源系统规划方法进行了实例应用和分析,证明了该方法的有效性和具体应用价值。

基于改进麻雀算法的分布式电源优化配置

近年来,利用风能、太阳能发电的分布式电源(Distributed Generation,DG)规模与数量在电网中呈现增长的趋势,然而其并网后会对系统潮流分布、电压水平、可靠性和安全稳定性等造成显著影响。因此,考虑DG优化配置问题显得尤为重要。提出了一种DG优化配置模型。该模型以分布式发电系统的年综合成本最小为目标,并且由于其他智能算法对于控制参数依赖性过高问题,在求解方面提出了一种改进的麻雀算法(SSA),验证了模型以及所提出算法的有效性,即在配电网中对DG进行优化配置,可以有效降低配电网的投资成本,并且减小网络损耗,改善电压质量。

基于机会约束规划的微电网容量优化配置

为了实现能源的高效利用,提高供电可靠性和节能环保效益。文章基于并网型微电网内新能源发电的随机性和波动性,以机会约束规划理论为工具,建立了年平均综合成本和自平衡能力为指标的多目标函数。在此基础之上,考虑微电网运行中的约束条件,利用基于蒙特卡洛模拟的NSGA-II算法,得到不同自平衡率下的年平均综合成本。再根据效用理论得到三种典型不同权重下的配置方案,选取一种方案进行多次仿真,得到不同置信水平下的年平均综合成本,为微电网研究提供有效指导。

基于改进粒子群算法在多能互补微网中的应用

多能互补微网系统存在多维变量和多重约束,从而导致系统综合年化成本计算复杂且成本较高。在计算过程中,由于系统需要功率平衡,易诱发多种设备出力超出规定限值的问题。针对该问题,文中提出了一种改进的粒子群算法。该算法综合考虑系统内电-热-冷多种负荷功率平衡,在粒子群算法的基础上引入二次限制,将系统内超出限值的设备出力重新拉回约束边界内,动态优化系统内设备出力的缩减系数,避免因系统内部功率平衡导致的设备超限问题。通过算例分析,将遗传算法、改进前的算法和改进后的算法应用到多能互补微网系统,并对比分析了不同场景下的设备出力和综合年化成本。实验结果证明了所提算法的有效性与普遍适用性。

基于双层功率分解的混合储能系统容量配置

为风电场配置合适的储能系统可以平抑风电有功功率波动、提高系统电能质量。基于风电出力历史数据,提出了双层功率分解方法。第1层采用滑动平均法,在满足国家规定的风电并网要求下,分解出并网功率和混合储能系统的参考功率。第2层采用频谱分析方法,基于混合储能系统参考功率,利用傅里叶变换将其分解为低频分量和高频分量,分别分配给蓄电池和超级电容器吸收。考虑储能设备的荷电状态和蓄电池的循环使用寿命,建立混合储能系统容量配置模型,模型以其年综合成本最小为优化目标。仿真结果验证了双层功率分解方法的可行性,证明了混合储能系统较单类型储能系统在性能上和经济上的优越性。