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太阳能发电可以是作为缓解化石燃料危机和解决环境染问题的很好的首选 新能源,它们受到了越来越多的关注。但是其出力的不稳定性和间歇性成为制约其大规模发展的问题。所以对含有大规模光伏发电的电力系统经济调度的研究,也就是在确保系统安全稳定运行的时候,综合考虑系统光电并网所带来的多种约束条件,让系统达到所要求的最佳经济环保效益,是当前的热点研究内容。太阳中心处产生的能量需要向外释放,所以导致太阳表面的温度达到6000度左右,而大部分的太阳能以热和光的形式向四周辐射。即太阳主要以辐射的方式向外传播能量,这就是人们常说的太阳辐射,这也是地球获得太阳能量的根本途径。太阳辐射分为两种:一种是从光球层表面发射出来的光辐射,它以电磁波的形式传播光和热,又叫电磁波辐射。 太阳能作为我们熟知的一种可再生的清洁性能源已经是能源供应的非常重要选择,正在逐步地渐渐实现集约化大规模的充分合理利用。随着太阳能的发展,光伏发电数量不断地增多以及太阳能规模不断地扩大,我们所熟知的传统的经济的调度方法已经不再合适了,为了更好的迎合我国现有的太阳能大规模集约的发展的形式,必须全力的改进原有的或者提出新的经济的调度的模型。本文也就是在这种背景下开展的含不确定太阳能的电力系统调度模型研究,本文首先在分析太阳能资源的间歇性、波动性等特点的基础上,采用通过取样,建立机会约束规划模型,通过粒子群算法优化模型同时考虑经济性和安全性。 针对太阳能电力系统优化调度模型,考虑到很难推测光电出力,本文详细考虑了光伏发电系统的发电的特性和出力的模型,建立了有机约束规划模型的电力系统经济调度模型,而且有机约束规划模型能够同时考虑调度解的安全性和经济性,也就是说很大程度上降低了它的风险性,也改善调度解在不确定的因素中的经济性,实质也就是对目标的优化问题。由于建立的模型含有多个随机变量,本文采用基于粒子群算法直接求解含不确定因素的太阳能电力系统经济调度模型。该方法能够较好的描述模型中的随机变量,处理目标函数和约束条件。通过实验仿真结果分析表明所建模型能够较好的兼顾各种效益,实现资源的优化配置。
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