【摘 要】
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随着日益严峻的能源危机和环境污染问题,微电网作为一种高效利用可再生能源的小型电力系统正逐渐受到世界各国的重视。微电网实现了分布式发电、负荷的集成运行,能提高供电可靠性并降低电力系统的污染排放,也将成为未来智能电网建设的基础。合理的优化调度是微电网运行的关键,可以极大程度上减少成本消耗,而在进行优化调度前又必须要依赖负荷预测数据,故预测精度会直接影响微电网运行的效率。本文研究的内容为微电网负荷预测和
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随着日益严峻的能源危机和环境污染问题,微电网作为一种高效利用可再生能源的小型电力系统正逐渐受到世界各国的重视。微电网实现了分布式发电、负荷的集成运行,能提高供电可靠性并降低电力系统的污染排放,也将成为未来智能电网建设的基础。合理的优化调度是微电网运行的关键,可以极大程度上减少成本消耗,而在进行优化调度前又必须要依赖负荷预测数据,故预测精度会直接影响微电网运行的效率。本文研究的内容为微电网负荷预测和多目标优化调度,主要内容如下:（1）介绍了交直流混合微电网结构,分析并构建了光伏发电、风力发电、微型燃气轮机、柴油发电机、储能装置等六种微源的工作原理及数学模型。（2）针对微电网负荷具有高随机性、多波动性、低历史曲线相似度等特点,构建了基于LSTM-SVM组合模型的短期负荷预测,并与BP、LSTM、SVM模型作对比,预测效果表明其具备较高的精确性。（3）阐述非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ）的原理,针对其存在初始种群分布不均匀、易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进NSGA-Ⅱ算法,具体为将种群生成方式由原来的随机抽样变为拉丁超立方抽样,并改进交叉算子、拥挤距离的计算公式,运用ZDT系列测试函数对比改进NSGA-Ⅱ算法、传统NSGA-Ⅱ算法与MOEA/D算法效果,仿真验证了算法改进后具备一定的优越性。（4）根据微电网运行特征和运算得到的预测基础数据,在并网模式与孤岛模式下设定目标函数并制定相应的调度策略。在约束条件和分时电价机制下,对比改进NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ算法、MOEA/D算法耗费成本,通过春季某一日算例数据得到基于折中解的各微源出力曲线,算例结果表明该改进NSGA-Ⅱ算法在微电网多目标优化调度上具有较高的应用价值。
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