【微电网】基于改进粒子群算法的微电网优化调度(Matlab代码实现)

本文涉及的产品
图片翻译,图片翻译 100张
语种识别,语种识别 100万字符
文本翻译,文本翻译 100万字符
简介: 【微电网】基于改进粒子群算法的微电网优化调度(Matlab代码实现)

💥1 概述

文献来源:


摘要:当今全球普遍面临着能源危机和环境污染的加重,污染严重的化石能源将逐渐被无污染的清洁能源代替,随着经济的发展和社会的进步,以传统的发电方式已经不能满足当今电力用户对电能高可靠性、稳定性的要求需求。以风、光、储、微型燃气轮机、燃料电池等分布式电源构成的微电网能有效的解决了能源危机和环境污染问题。为了充分发挥清洁能源的效益,微电网系统在电力领域成为了研究热门。微电网中对各分布式微电源的优化调度是一个比较复杂的技术难题,且风能、太阳能发电的随机波动性对微电网本身也造成一定的安全稳定的影响,本文针对这些问题作了比较深入研究。在微电网中优化调度又是核心技术,调度策略的优劣将直接影响微电网运行的经济性、供电的可靠性,对微电网优化调度理论的研究有着重要的理论价值及工程价值,但现阶段对微电网的调度策略仍然不够完善,调度策略与运行模式、市场方案没有一体化。本文的研究内容对微电网优化调度做了些改进。本文建立了风、光、微型燃气轮机、燃料电池、储能装置组成的微电网优化调度模型。比较详细的介绍各单元的数学模型以及运行特性,提出了以综合效益最大化为总目标的目标函数,建立了微电网在不同运行方式具体的约束条件。制定了微电网在并网运行时、孤岛运行时分时段优化调度策略。当微电网并网运行时,起到削峰填谷的作用,孤岛运行时可以保证重要负荷用电的可靠性,从而使整个电网的发电设备得以充分利用。在微电网在并网运行和孤岛运行时分别采用不同的分时段优化调度策略,运用改进的粒子群算法对微电网中数学模型进行求解,确定各个微电源优化后的出力,以实现微电网系统运行的综合效益最大,并通过算例分析验证了本文算法的正确性及可行性。


关键词:微电网;分布式电源;综合效益;优化调度策略;粒子群算法;


1.1 风能发电的基本原理

风能属于可再生的清洁能源,有较好的发展前景。风能发电单元主要组成分有风机、变压器、发电机、电子开关接口以及齿轮箱。风能发电单元组成结构如图1.1所示。风能发电的基本原理6l是:风能发电机 ( Wind Turbine,WT)把风的动能经过风机旋转转化成机械能,然后风能发电机在风机带动下开始工作并将风机的机械能转化成磁能,再由磁能转化成电能。


                                             图1.1 风能发电系统的组成

根据风能发电的原理可知,风能发电单元的输出功率与风速大小有直接关系,其输出特性的波动性比较明显。

1.2 太阳能发的基本原理

太阳能电池发电是利用半导体材料的光生伏特效应,太阳辖射经太阳能电池直接将光能转换成电能的一种发电方式。太阳能发电不需要热力电动机,它能向负荷直接提供直流电能,提供交流电能时需要交直流变换器转换,它的运行方式有并网运行或孤岛运行。太阳能发电系统的组成主要由太阳能电池、控制器、变换器、蓄电池组和负载等组成。太阳能发电系统的结构组成如图1.2。



                                             图1.2 太阳能发电系统的基本原理

1.3 微型燃气轮机基本原理

微型燃气轮机(Microturbine,MT)是近年来新发展起来的一种小型热动装置,单机发电功率通常在几百千瓦以内(一般不超过300kW)。微型燃气轮机发电系统的主要组成部分有气体压缩机、发电机、回热器、燃烧室及电力电子设备。微燃气轮机系统结构组成如图1.3所示。

                                    图1.3 微型燃气轮机系统结构组成

1.4 燃料电池的基本原理

燃料电池作为一种能量转换装置,在运行过程中既发电又能产热,产生的热量可以提供给热力负荷使用,产生的电能能直接给直流设备使用也可经转换器生成交流电供交流负荷使用。燃料电池发电单元有四部分组成分别为燃料供给转换装置、空气供给装置、电池本体、热量回收装置。燃料电池发电单元的结构组成如图1.4所示。

                                         图1.4 燃料电池发电系统

1.5 储能装置的发电模型

在微电网中风能发电、太阳能发电等可再生能源容易受到风速、温度、光照的影响具有随机性和波动性,往往会造成电网电压和频率不稳定。会造成微电网发出的电量与用电负荷的不相等情况,也不能及时追随负载变化。储能装置可以提高整个微电网系统的安全性、灵活性和可靠性,克服了上述的难题,起到了削峰填谷的作用。由于储能装置反应速度很快,当微电网在发电高峰时,所发电能除满足负荷需求外仍有多余电能,储能装置能将多余电能储存;当微电网所发电能不能满足用电负荷需求时,储能装置可迅速提供其储存的电能提供给负荷,以保障微电网系统的供需平衡和电压稳定。


1.6 微电网并网运行调度策略

当微电网系统的工作模式处于并网方式运行时,微电网系统所发电量能达到负荷的用电最低要求时,使微电网的发电费用最低,除了考虑系统中各分布式单元的出力配合,还应当计及微电网系统与主网的能量交换和储能装置的工作状态。以往电网运行经验验表明用电负荷在一天内不同的时间段所消耗的用电量是有所差异的,分为用电高峰期、用电低估期、用电均衡期三个调度阶段。根据不同阶段的耗电量和此阶段内的电价制定微电网最佳的调度方案,在保证供电可靠性的前提下,使系统运行费用最节约。


1.7 孤岛调度策略

微电网孤岛运行方式是当主网系统的供电系统不稳定运行或发生事故时,微电网系统与主网系统断开,断开后微电网和主网之间的没有电能交易问题。这种模式下,微电网中所有的微电源出力来承担整个系统的负荷需求,最佳调度方案有;

(1)在负荷用电低谷阶段,微电网的调度方案与并网运行时相同,优先利用WT和PV发电向负荷提供电能,如果有多余的电量,则检测储能装置的荷电状态,决定是否给储能装置进行充电;如果WT和PV所发的电量达不到负荷的要求时,对比MT和FC的发电费用由MT和FC中发电费用较低的单元向用户提供电能,仍然不能满足是由BT放电提供。

(2)在用电平段阶段内,WT和PV发电不能满足负荷的用电需求,通过优化计算来确定MT和FC的出力。若所发电量能满足负荷需求仍有剩余电量,则根据储能装置的充放电状态给BT充电;若果微电网中WT和PV发出全部电能依然不能满足负荷用电需求时,则考虑利用BT放电来供负荷使用。


(3)在用电高峰期阶段内,微电网系统中负荷的用电需求达到高峰,WT和PV的发电量不能达到负荷需求时,通过优化计算来确定发电单元使用,原则是优先利用发电费用比较低的单元来满足负荷的用电需求;若微电网所发的全部电量达不到负荷的用电需求,则利用BT放电来满足供电,如果储能装置储存的电量全部释放还不能满足负荷需求的情况时,由负荷的重要程度由低到高切除,以达到微电网系统的功率供需平衡。


1.8 流程图

📚2 运行结果

2.1 算例分析

本文构建了包括风能发单元、太阳能发电单元、微燃气轮机单元、燃料电池以及蓄电池分布式电源等的微电网系统。根据用电负荷的实际用电情况将一天分为用电高峰期、用电低估期、用电均衡期三个阶段。由于风速、温度、光照强度在一天内是逐渐变化的,所以其发电单元的出力也是不确定的,以一个小时为单位来划分微电网系统的优化调度时间,可以将一天设为24调度时段,而将一天作为微电网的一个调度周期,进行调度分布式单元的出力更加合理。以满足微电网系统运行的约束为前提,以优化调度策略为原则,微电网的微电网运行综合效益最大化为目标函数,用改进粒子群优化算法对微电网的目标函数进行求解。分别对微电网并网运行和孤岛运行进行仿真,仿真时以某典型日提供的参数作为依据进行仿真,并在并网运行时和孤岛运行时的调度策略下确定微电网中各分布式电源的最优出力,使整个优化调度周期运行最小成本费用,进而实现微电网系统的最优化运行。

2.2 运行结果



🎉3 文献来源

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]姚景昆. 基于改进粒子群算法的微电网优化调度[D].辽宁工业大学,2016.

🌈4 Matlab代码及详细文章讲解

链接:https://pan.baidu.com/s/1ZWCHuxXL0usYxLESRJwL5g 

提取码:73su

--来自百度网盘超级会员V3的分享

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
近端策略优化(PPO)是深度强化学习中高效的策略优化方法,广泛应用于大语言模型的RLHF训练。PPO通过引入策略更新约束机制,平衡了更新幅度,提升了训练稳定性。其核心思想是在优势演员-评论家方法的基础上,采用裁剪和非裁剪项组成的替代目标函数,限制策略比率在[1-ϵ, 1+ϵ]区间内,防止过大的策略更新。本文详细探讨了PPO的基本原理、损失函数设计及PyTorch实现流程,提供了完整的代码示例。
100 10
近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
|
3天前
|
传感器 算法 物联网
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
本项目基于粒子群优化(PSO)算法,实现WSN网络节点的最优部署,以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试,展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件,利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置,并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为,适用于连续和离散空间的优化问题,在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧,高效逼近最优解,提升网络性能。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
|
22小时前
|
算法
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
本程序基于海鸥优化算法(SOA)进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真,输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为,通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间,找到全局最优解。
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
1月前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
147 68
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
21小时前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
一级倒立摆平衡控制系统MATLAB仿真,可显示倒立摆平衡动画,对比极点配置,线性二次型,PID,PI及PD五种算法
本课题基于MATLAB对一级倒立摆控制系统进行升级仿真,增加了PI、PD控制器,并对比了极点配置、线性二次型、PID、PI及PD五种算法的控制效果。通过GUI界面显示倒立摆动画和控制输出曲线,展示了不同控制器在偏转角和小车位移变化上的性能差异。理论部分介绍了倒立摆系统的力学模型,包括小车和杆的动力学方程。核心程序实现了不同控制算法的选择与仿真结果的可视化。
25 14