基于风-光互补的温室大棚供电系统设计

设计了基于风-光互补发电的温室大棚供电系统,采用多平台、模块化设计思路,以PLC控制为核心,手自控制为前提,实时检测为依据,人机交互界面为依托,实现了风-光互补发电供电的可靠运行,保证了温室大棚农作物的生长质量。通过对比实验,证明了供电系统智能、稳定、安全,对小型智慧农业供电具有参考价值。

基于改进Shapley值法的风-光-水-储多主体互补发电系统合作增益分配策略

为了充分发挥系统中可调节资源的自身优势,利用变速抽水蓄能机组配合小水电机组进行常规调节,并考虑变速抽水蓄能机组的快速响应特性,提出了兼顾系统小时级以及秒级安全性的风-光-水-储多主体互补发电系统的联合优化调度模型。为了降低合作博弈高效性算法线性增长的计算复杂度,基于改进Shapely值法提出了一种大规模利益主体的合作增量效益(增益)分配策略。通过资源聚合,对高维度问题进行降维处理,利用Shapley值法进行初始分配;构建合作增益贡献指标,采用非对称纳什谈判理论对同类型的不同主体进行细化分配。以某流域风-光-水-储10主体互补发电系统为仿真算例,结果表明:抽水蓄能机组与小水电机组互补运行可以提升系统的灵活性和安全性;基于改进Shapley值法的合作增益分配策略具有计算高效性以及应用可行性。

风-光-柴互补供电系统

针对边远地区基层单位用电困难而风、光资源丰富的现状,提出了将风力发电技术、光伏发电技术、柴油发电机发电技术集为一体的风-光-柴互补供电系统。并结合甘肃省某地风-光-柴互补供电系统的应用实例,具体介绍了系统的设计与计算方法。实践表明,该供电系统是安全、可靠、切实可行的,是解决偏远地区基层单位日常用电问题的有效途径。

考虑风-光-储协同的电池储能系统综合评价体系和选型方案研究

针对不同类型电池储能系统的选型规划和充放电功率分配难以协调其技术性、经济性和环境性的问题,提出一种考虑风-光-储协同的电池储能系统综合评价体系,进而对电池储能系统充放电策略进行优化并选型。首先,建立电池储能系统全寿命周期内的效益模型,采用模糊层次分析法对上述电池储能系统的效益模型进行分层分析,将其划分成不同的准则和指标,并计算出其相应的权值;其次,建立风-光-储协同下电池储能系统的充放电功率优化模型,并将上述权值与电池储能系统全寿命周期内的经济性、技术性和环境性相结合,确定目标函数;再次,提出一种灰狼优化算法和莱维飞行策略相结合的混合优化算法,对电池储能系统一天内每小时充放电功率的分配进行优化,并得出电池储能系统的荷电状态曲线;最后,基于新疆某地的气象和负荷数据分析对比5种电池储能系统经济性、环境性和技术性的各项指标,根据算例结果为电池储能系统的综合选型方案和充放电功率分配提出建议,并验证所建模型的可行性和求解算法的优越性。

基于遗传算法的风-光互补发电系统的动态优化

风-光互补发电是一种新型的清洁能源,将为能源结构的调整和环境保护做出巨大贡献。但是,风-光互补发电系统具有强非线性和多目标性,很难建立精确的数学模型,用传统的方法很难对其进行动态管理。采用一种新的遗传算法,以风-光互补发电系统的发电成本最低为目标,并根据控制规则,可对风-光互补电场进行动态优化管理。结果表明,该算法能很好地跟踪负荷、风速及光照强度的变化,能有效地动态管理风-光互补发电系统,说明遗传算法在风-光互补发电系统的动态管理中是有效的。

风-光互补发电系统的电压控制

风-光互补发电系统是开放的、分布式系统,适合采用多Agent技术进行分散式决策、分散式控制。根据电压与无功功率和有功功率的关系,建立了考虑电压稳定的以有功损耗最小为目标的电压无功优化控制模型,并提出一种基于均匀设计和惰性变异的改进粒子群算法用于该模型的求解;建立了风-光互补发电系统电压控制系统的自动机模型。仿真实验显示,电压优化控制模型和改进的粒子群算法能够有效实现电压无功优化控制,电压控制系统的自动机模型能够及时跟踪电压变化,实现电压自动控制。

风-光互补发电系统的频率控制研究

针对风、光资源随机性强和负荷多变使风—光互补发电系统频率变化频繁、控制难度增大的问题,分析了混合系统的特点,建立了风—光互补发电系统频率控制的自动机模型,并对发电系统的频率控制进行了仿真实验。结果表明,该自动机模型既能确保风—光互补发电系统频率的稳定,又能使发电系统经济运行。

偏远海岛风-光互补海水淡化系统的优化设计

因地制宜地开发当地丰富的风能、太阳能等可再生清洁能源,并以此为动力进行海水淡化,是解决沿海及偏远海岛淡水供应不足的最佳方案。文章就三沙市永兴岛作为实施地,根据当地风能、太阳能和水资源情况,对风一光互补海水淡化系统进行优化设计及经济效益分析。

基于合作博弈的风-光-水互补发电系统保证容量分配策略

风电、光伏出力具有间歇性、随机性,而梯级水电出力受限于天然来水,因此,保证容量是衡量风、光、水等清洁能源发电出力稳定性的一个重要指标。采用基于Copula函数的一阶季节性模型对风-光-水发电资源进行多年随机模拟,构建风-光-水互补发电系统的保证容量计算模型。为实现风-光-水互补发电系统保证容量在各利益主体间的高效、公平分配,提出一种基于混合整数规划的合作博弈分配策略:在计算模型中引入二进制变量,将单一场景求解问题转变为多场景的混合整数规划问题;构建“超量”指标量化各组合场景分配结果的联盟理性不满意度;构建基于核的分配模型,依次将不满意度最高的场景约束添加至模型中进行迭代优化并获取新的分配方案。最后,采用中国雅砻江下游流域12利益主体算例进行验证,结果表明所提分配策略通过寻求有效约束,可降低保证容量分配模型求解规模;将最大最小成本法分配结果作为迭代初值可加速算法收敛,在核内求得满足公平性要求的分配方案。

风力-太阳能光伏互补供电系统与低层住宅一体化设计构想

本文介绍了风力发电与太阳能光伏电池互补供电系统及其与低层住宅区一体化设计的构想。太阳能光伏与风能联合供电系统可用于风力与太阳能资源丰富区域的低层住宅区供电,实现该系统与低层住宅一体化设计,可为建筑节能提供新思路。

基于GBMMAS算法的“风-光”互补系统容量优化研究

在保证"风-光"互补系统供电可靠性的前提下,对系统各组件的容量大小进行优化。提出一种基于有向图思想的"最大-最小"蚂蚁系统算法,在满足一定负载失电率(LPSP)的前提下,对系统能量均摊成本(LCE)进行优化,从而得出对应于最小LCE的系统各组件的容量大小。仿真及运算结果表明,该优化算法运算效率很高,得出的优化结果是合理可行的。

风-光互补发电系统的频率控制

由于风、光的强随机性和负荷的多变性,风-光互补发电系统的频率稳定性变差.有功功率优化既能够保证发电系统频率的安全与稳定,又能够使其经济地运行.但它是一个带约束的非线性多极值优化问题,用传统的方法很难处理.随着风-光互补发电场规模的增大,频率控制的实时性变差.针对这些问题,建立了以发电成本最小为目标的频率优化控制的数学模型,提出了基于均匀设计和惰性变异的粒子群算法和基于多Agent的协调优化方法,并用于发电系统频率的优化控制.实验验证了频率优化控制模型的正确性,显示了改进的粒子群算法比标准的粒子群算法优化效果更好;另一实验显示,多Agent的协调优化方法比单一种群的粒子群算法更加高效、更加适合于大规模风-光互补发电系统的频率控制.

基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度

为了提高可再生能源的利用率,减少弃风弃光量,提出了一种基于改进磷虾群算法的风-光-水-火联合系统优化调度方法。以综合成本最小为目标函数,综合考虑各种约束条件,建立了风-光-水-火联合系统优化调度模型。利用Logistic混沌映射、余弦控制因子和柯西变异等3种策略对磷虾群算法进行改进,提高了其全局搜索性能。采用改进磷虾群算法对风-光-水-火联合系统优化调度模型进行求解。通过算例证明,改进磷虾群算法的迭代次数、收敛时间和求解精度均优于磷虾群算法和PSO算法。

车用风-光-电互补储能系统试验平台

“多能互补”成为能源可持续发展的新潮流,也成为我国应对能源危机、保护生态环境的迫切需要。为提供本科生教学实践平台、研究生工程试验平台,研发了车用风-光-电互补储能系统试验平台。在明确试验平台功能的基础上,进行关键部件选型,完成试验平台搭建。试验平台主要包括光伏发电模块、风力发电模块、动力电池模块、电池均衡模块、充/放电控制模块等,可实现光伏发电特性试验、风力发电特性试验、动力电池均衡管理试验,从而为风-光-电互补储能系统在汽车上的应用提供了技术支持。

风-光-储的多能源系统的同质化耦合模型分析

为解决异质能源应用异质性问题,本文探讨风-光-储多能源系统的同质化耦合模型,并提出多能源耦合场景生成法。根据案例分析,确定该方法有利于电网运行规划,具有一定的推广和应用价值,能够为相关工作人员提供参考。

风-光互补发电在微网供电系统中的应用探索

风-光互补发电不必依赖传统的供电基础设施,由风力发电机组和光伏阵列等组成的微网结构即可完成能量转化与供电,从而解决偏远地区供电困难问题,并为环境治理、智能生活提供支持。

考虑动态频率约束的风-光-抽蓄互补发电系统短期优化调度模型

该文研究考虑动态频率约束的风-光-抽蓄互补发电系统短期优化调度模型。在考虑风电场和光伏电站提供虚拟惯量、下垂控制以及备用的情况下,首先推导了抽蓄电站抽水工况和发电工况下系统的动态频率指标。其次,对比抽蓄电站抽水工况和发电工况下各频率指标的异同并进行聚合,以系统上网电量最大为目标,建立了考虑动态频率约束的风-光-抽蓄互补发电系统短期优化调度模型。最后,仿真分析表明,随着抽蓄机组装机容量的增加,系统上网电量增加,弃风弃光电量大幅减少,提高了风电和光伏的消纳水平;另外,验证了所提模型在增强风-光-抽蓄互补发电系统动态频率响应能力方面的有效性。

小型风-光-沼互补发电控制系统的设计与仿真

为提升风-光-沼互补发电系统的供电可靠性和智能化控制,设计一套以STC8F系列单片机为核心的小型风-光-沼互补发电控制系统,介绍系统的工作原理,并对软硬件进行设计,该控制器可以控制各个发电子系统协调工作,对蓄电池进行合理的充放电管理,并能实现对系统的最大功率点的跟踪(MPPT)。通过Proteus和Matlab等软件对整个控制系统的设计和控制过程进行仿真和数据分析,仿真结果表明:该系统运行可靠,适用性强,可广泛应用于多种能量互补的智能控制。

基于自适应SMPC的梯级水-风-光互补系统多目标优化调度

为抑制风电、光伏的波动性,文章建立了梯级水-风-光互补系统的多目标优化调度模型,同时考虑了调度成本与水电出力波动性,提出了一种基于自适应随机模型预测控制的梯级水-风-光高效协调优化方法。该方法利用场景削减技术,进一步抑制风光出力不确定性,并采用自适应变权重方法自动调整多目标权重系数。文章比较了方法改进前、后以及梯级水电站数量对互补系统优化调度结果的影响。系统仿真表明,所提自适应(Stochastic Model Predictive Control,SMPC)方法,可有效抑制风电、光伏的不确定性与波动性,提高水电出力的可靠性与稳定性.

基于多任务渐进式学习模型的风-光-荷功率短期预测

同一地区的风电、光伏和负荷功率与风速、辐照度和温度等气象因素密切相关,在电力系统不同运行场景下存在一定的互动耦合关系。为了捕获多源荷间的差异性和相关性,挖掘高维数据中蕴含的潜在规律,提出一种基于深度时空融合网络的多任务渐进式学习模型,实现风-光-荷联合功率预测。首先,基于深度时空融合网络设计共享信息与特有信息子网;然后,构建计及时空相关性的多任务渐进式学习模型,分别对风、光、荷功率的共享和特有时空信息进行由浅至深渐进式提取;最后,将共享信息与特有信息子网所得特征向量进行融合映射,实现对未来风-光-荷功率的联合预测。实际日前风-光-荷联合预测算例结果表明,所提模型可弥补现有多任务模型出现“负迁移”和“跷跷板”现象的不足,提高预测精度和稳健性。