风光互补独立供电系统的多目标优化设计

在风光互补独立供电系统的设计中,如何配置风力发电机、太阳能电池板和蓄电池,在满足负荷需求的前提下,使风能和太阳能资源得到充分利用,负荷的供电可靠性较高,而系统成本最小,这是一个多目标优化设计问题。本文首先建立了风力发电和光伏发电的天气模型,提出了衡量供电可靠性的失负荷概率LOLP、衡量清洁能源浪费的失能量概率LOEP和系统成本等指标,并采用蒙特卡罗仿真进行计算。为了求解这一多目标优化问题,本文提出了一种混沌自适应进化算法(CSEA),新算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证了各代中一定数量的劣势个体能参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。算例表明,CSEA算法比传统单目标遗传算法的结果更加接近实际运行的Pareto优化前端,综合效果更优。另外,与纯光伏、纯风力发电方式比较发现,风光互补供电方式更为合理。可见,采用CSEA算法进行风光互补独立供电系统的优化设计,对于提高供电可靠性,降低成本,减少能源浪费具有非常重要的意义。     

谐波治理与节能

本文论述了谐波产生的原因及危害,并提出治理谐波的必要性.针对某项目阐述了谐波治理方案和节能效益分析.     

建筑能耗预测分析辅助工业库区分布式光伏发电系统设计方法研究

采用建筑能耗预测分析方法,通过计算预测全年8760h逐时能耗,进行全年逐时用电量、发电量匹配,提出了一种新的分布式光伏发电系统的优化设计方法。以厦门某工业生产企业库区为例,详细介绍了建筑能耗预测分析辅助工业库区分布式光伏发电系统设计的方法,为我国分布式光伏发电系统工程应用提供借鉴。