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时间:2017-07-18
《考虑节能减排的含风电场的机组组合优化 毕业论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、考虑节能减排的含风电场机组组合优化CHANGSHAUNIVERSITYOFSCIENCE&TECHNOLOGY毕业设计(论文)题目:考虑节能减排的含风电场机组组合优化学生姓名:学号:201224050435班级:电气1204专业:电气工程及其自动化指导教师:2016年6月考虑节能减排的含风电场机组组合优化考虑节能减排的含风电场机组组合优化摘要随着全球经济的发展,一次能源消耗量也不断的增加,环境污染不断加重,这迫使人们不断的研究开发清洁无污染的新能源,减缓全球一次能源危机和环境污染问题。目前,风能受到全球绝大多数国家的注意,并且利用风力发电,有利于减缓上述问题的处境。但鉴于风力发电有其独
2、特的特点——随机性和波动性,含风电场的机组组合优化问题将不是传统的机组组合问题。因此,电力系统发电计划必须要合理考虑风电出力问题,提高电网消纳大规模风电的能力。论文首先较详细地分析了我国风力发电的发展状况、我国的风能产业状况以及风速、风能和风电功率三者关系的数学模型,同时讨论了风电对电力系统的影响。然后建立以火电机组的耗量特性曲线为目标函数的含风电场电网调度模型。并且在对传统的机组组合优化的问题进行了较深入研究的基础上,对传统粒子群算法进行分析,研究了一种改进的粒子群算法,并将其应用于上述建立的模型进行求解优化。本文采用典型的10台火电机组和一个等效风电场组成的电力系统,验证了所建模型
3、和算法的正确性和有效性。通过本文的分析验证,在相同的调度时段内,含有风电场的电网所消耗的一次能源煤炭量,比不含风电场的电网所消耗的煤炭量少,达到了节能减排的目标。验证改进的粒子群算法在机组组合问题上的有效性。关键词:风电场;Weibull分布函数;机组组合优化;粒子群算法考虑节能减排的含风电场机组组合优化UNITCOMMITMENTOPTIMIZATIONWITHWINDFARMSFORENERGY-SAYINGANDEMISSIONREDUCTIONABSTRACTWiththedevelopmentofglobeeconomy,theconsumptionofprimaryener
4、gyisconstantlyincreasingandtheenvironmentpollutioniscontinuousheavy,whichmakespeopleresearchanddevelopcleanandnonpollutingnewenergysourcestorelievethecrisisofprimaryenergyandenvironmentpollution.Nowadays,windenergyisbeingnoticedbymostcountriesintheworld,andWindpowergenerationalsocanhelptorelieve
5、theaboveproblem.Butgiventhefeatureofwindenergy------RandomnessandVolatility,theunitcommitmentwithwindwillnotbethetraditionalproblem.So,powersystemgenerationplanmustconsidertheproblemofwindpoweroutput,andimprovethepowergridaccommodatinglargescalewindpowercapacity.thepaper particularly analyzethes
6、tatusofthedevelopmentofwindenergyinchinaandthestatusofwindenergyindustryinChina,andmathematicalmodelofthewindspeed、windenergyandwindpower.Moreover,thispaperdiscussesinfluenceofwindpoweronpowersystem.Then,inthispaper,amodelofpowergriddispatchingwithwindfarmisestablished,whichisbasedonthecharacter
7、isticcurveofpowerconsumption.ThepaperanalyzesthetraditionalparticleswarmoptimizationalgorithmonthebasisoftheresearchofthetraditionalUnitcommitmentoptimization,andanimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmisstudiedandusesth
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