风/光互补发电系统的优化设计研究

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风能和太阳能是最有发展前途的可再生能源,是未来的世界能源利用主要来源。国内外研究表明,风/光互补发电是比单独风力发电或者单独光伏发电更好的发电方式,已经开始受到逐步的关注和研究。目前,多数风/光互补发电的研究集中在风机的研制、控制、光伏电池原材料的改进、电力电子连接部件的研制和控制等方面,对风/光互补发电系统的优化设计的研究较少,而风/光互补优化设计对于风/光互补发电系统建设的经济效益、发电规模大小的估算、充分利用风能和太阳能具有至关重要的作用,直接影响到这种能源的推广和应用。   本文在搜集、整理、分析了国内外有关风/光互补发电系统优化设计研究资料的基础上,对风/光互补发电系统的优化设计进行了深入的研究。主要研究工作如下:   (1)风力发电量的计算   分析了风速模型,给出了一种改进的Weilbull参数求解方法。采用VC++和Matlab开发了一个实用的风力发电量计算系统。计算结果表明,与同类的国外软件相比,本文开发的系统简单实用,更加接近于实际的发电效果。   (2)风/光互补发电系统中所需蓄电池容量的估算   分析了积分负值最大法和积分峰值法的优缺点,探讨了能量转换过程中的各种约束条件,提出了一种新的蓄电池容量估算方法。分析表明,这种新的风/光互补发电系统所需蓄电池容量的估算方法是有效的。   (3)风/光互补发电系统优化设计的建模   以经济性为目标,分析了各种发电装置的约束条件,建立了基于额定输出的风/光互补发电系统单目标优化设计模型。考虑到充分利用风/光资源的目的,提高发电系统输出,建立了一个风/光互补发电系统的多目标优化设计模型。利用本文建立的模型,可以对风/光互补发电系统的经济性和发电规模进行合理的设计。   (4)风/光互补发电系统的单目标优化设计   提出了基于区域统计的改进遗传算法,利用它对风/光互补发电系统进行单目标优化设计。实例表明,改进的遗传算法优于传统的遗传算法。   (5)风/光互补发电系统的多目标优化设计   提出了基于区域统计的改进多目标遗传算法。实例表明,改进的遗传算法在高维问题上的表现较优。使用改进的多目标遗传算法对风/光互补发电系统进行多目标优化设计,并用设计实例验证了新方法的可行性。   论文最后进行总结,说明研究的创新点及主要研究成果,指出进一步研究的问题。
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