楼宇微电网用户用电优化调度研究

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1、学校代码10530学号201510171760分类号TM73密级公开硕士学位论文楼宇微电网用户用电优化调度研究学位申请人贾艳芳指导教师易灵芝学院名称信息工程学院学科专业电气工程研究方向电力电子与电力传动二〇一八年六月六日ResearchonOptimalDispatchingofBuildingMicro-gridUsersCandidateYanfangJiaSupervisorLingzhiYiCollegeCollegeofInformationEngineeringProgramElectricalEngine

2、eringSpecializationPowerelectronicsandpowertransmissionDegreeEngineeringMasterUniversityXiangtanUniversitythDateJune,6,2018I摘要能源高效利用问题一直是人们研究的热点问题,楼宇用电占能源消耗的很大一部分,因此,如果对楼宇用户用电进行合理的优化调度,将在很大程度上实现楼宇用电的节能减排等目的。本文首先根据居民用电特征研究了一种楼宇用户分类方法;然后分别针对楼宇四类用户和楼宇更多用户用电优化调度问题分别

3、提出基于生物寄生行为的双种群万有引力搜索算法和多目标PBGSA,并分别用于相应的模型中进行实验分析。本文主要所做的研究工作如下:(1)分析了负荷优化调度问题的研究现状,并提出一种楼宇用户分类方法。对近年来负荷优化调度方面的研究进展进行简要概述,并总结各项进展的优缺点,针对现存的问题,引出本文研究的主要内容。同时为了对用户用电情况进行有效管理,基于用户用电行为,将楼宇用户共划分成普通居家类、上班族、商业类和空置类四类用户。(2)提出基于生物寄生行为的双种群万有引力搜索算法优化楼宇四类用户用电调度。优化调度前首先建立保证楼

4、宇用户用电经济性、舒适性和稳定性目标的调度模型。其次,针对万有引力搜索算法存在的寻优精度低以及早熟收敛等问题,引入记忆和群体信息共享能力,增强了种群多样性,克服早熟收敛的问题;通过引入生物寄生行为机制,将种群分为寄生群和宿主群两个种群,并且进化过程中符合优胜劣汰的生物准则,两个种群通过相互交流信息,加速进化过程,这样种群更容易实现全局最优。然后将所改进算法用于求解楼宇四类用户用电调度模型,最后仿真得出较好地调度方案。(3)提出多目标PBGSA的楼宇多个用户用电调度优化方案。针对处理数据量大的楼宇多用户用电调度问题,在万

5、有引力搜索算法的基础上,引入非支配排序思想、通过按维审查思想进行模糊拥挤判定,提出改进多目标PBGSA算法,并将其用于楼宇120户用电负荷调度模型中,仿真得出一系列调度方案可供用户筛选,最后选出符合所求三个目标的折中调度方案,同时与其他方法进行对比实验后,证明该多目标PBGSA用于优化楼宇多用户用电调度的优越性。关键词:楼宇微电网;自动需求响应;优化调度;楼宇能源管理系统;万有引力搜索算法IIAbstractTheissueofenergyefficientutilizationhasalwaysbeenahotiss

6、ueforpeopletostudy.Buildingelectricityaccountsforalargepartofenergyconsumption.Therefore,rationaloptimizationofelectricityconsumptionforbuildinguserswillgreatlyreducetheenergyconsumptionpurposeofbuildingelectricity.Inthispaper,auserclassificationmethodbasedonuse

7、rbehaviorisstudiedfirstly.Thenabi-populationgravitationsearchalgorithmbasedonbiologicalparasiticbehaviorandamulti-objectiveparasiticbehaviorgravitationsearchalgorithmwereproposedfortheoptimizationproblemofthefourtypesofusersinbuildingsandmoreusersinbuildingsresp

8、ectively,andthetwoalgorithmsareusedinthecorrespondingmodelforexperimentalanalysis.Themainresearchworkofthispaperisasfollows:(1)Thestatusquoofresearchontheproblemofloa

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