基于遗传模拟退火算法的制冷系统优化

本文将人工智能中的遗传模拟退火算法应用于制冷系统,在对制冷系统进行模拟的基础上构造了系统性能函数,对冷凝温度、蒸发温度以及回热度进行了多参数的优化,得到了使系统COP最大时的各参数的最佳值.研究结果表明在进行制冷系统多参数组合优化时,遗传模拟退火算法全局寻优以及收敛能力与传统的优化方法相比,性能有了较大的提高.     

基于改进海洋捕食者算法的配电网储能多目标优化配置北大核心CSCD

分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储能规划成本最优三个指标的储能多目标优化配置模型;针对目前侧重改进传统优化算法求解储能配置多目标优化问题性能不足方面,采用一种基于快速非支配排序和边界交叉构造权重设置参考点的方法对海洋捕食者算法改进,进而求解配电网储能多目标优化模型,得出储能在配电网中的最佳并网位置、额定容量和储能电池调度周期内的充放电功率。通过在IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果显示:采用改进的多目标海洋捕食者算法能够有效地求解出在最优储能规划成本下使配电网经济、稳定运行的储能配置方案,及储能电池运行周期内最佳的充放电策略;并且通过对比多种智能优化算法,证明了所提改进海洋捕食者算法在求解储能多目标优化配置问题上具有良好的收敛性能、分布性能。     

基于Markov链光伏储能模型的传输功率可用性评估北大核心CSCD

为了量化光伏发电传输功率的可用性,文章基于光伏储能系统能量状态的Markov链,建立了光伏组件与储能系统之间能量传递过程模型,并采用蒙特卡洛方法,根据实际太阳光入射功率和负荷分布的概率密度函数,生成日间光伏功率和负荷的随机值;再根据二者的差值直方图得到转移概率、一步转移概率矩阵和极限概率,建立了不同尺寸储能装置的储能容量与传输功率可用性的关系。此外,对不同工作温度引起的电池容量下降进行了可用性影响研究,结果表明,温度影响电池充放电效率,从而影响储能容量,并通过数值计算得到了不同储能装置效率下储能容量与传输功率可用性之间的关系。该模型也适用于储能装置老化导致的储能容量降低的情况。     

考虑光伏波动的有源配电网分布式储能双目标优化规划北大核心CSCD

文章针对光伏不确定性出力的场景下合理高效求解分布式储能优化配置方案的问题,建立了基于误差场景模拟法的有源配电网分布式储能优化规划模型。基于节点电压综合灵敏度分析方法进行了储能布点优化,避免了储能选址问题的大规模求解;以配电网综合成本和电压波动总和最小为双目标,构建了分布式储能优化规划模型;采用基于ε-约束法对双目标优化模型进行求解,并计及主观权值修正进行了折中最优解的选取。通过误差场景模拟光伏出力偏离预测值的不确定波动,规避了光伏出力随机性对储能配置方案的影响。通过仿真算例验证了所提分布式储能优化规划方法的有效性与适用性。     

基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法北大核心CSCD

分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)对电力系统调峰至关重要,其选址和容量配置一直是业内研究热点,然而DESS规划配置方面依然存在经济技术分析不够全面和计算复杂度较高的问题。基于此,本文提出了一种基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法。首先建立了全面的DESS经济模型和运行约束模型,相对传统仅考虑投资成本和运行成本的缺陷,增加了储能运行调度带来的经济效益;然后通过功率损耗灵敏度(power loss sensitivity,PLS)进行选址,可降低寻址问题的维度并提高优化效率;接着利用贪婪算法将DESS划分为诸多单元分别优化,并将每个单元的决策过程简化为简单模型,可显著提高求解效率;为验证所提方法的有效性,本文以浙江嘉兴市某小区负荷数据为例,在MATLAB R2015b中进行仿真分析。结果表明:①相比遗传算法,本文算法仅能得到局部最优解,获得的经济效益略低,但差距不大,可显著提高计算效率;②相比于整体优化,其优化结果相同,但不涉及网损等成本计算,计算效率进一步提高。     

基于改进模拟退火算法的行星齿轮传动的优化设计

建立了2K-H串联行星齿轮传动优化设计的数学模型,以体积最小为目标甬数,在考虑配齿条件、齿面接触强度和齿根弯曲强度等的基础上,采用改进的模拟退火算法编写了优化设计程序.在保证退火过程稳定的情况下,结合遗传算法的特点,对模拟退火算法进行了改进,从而保证了模拟退火过程的全局收敛性和输出解的稳定性.     

基于光伏波动性的储能出力特性分析

以研究储能系统出力为目标,从时间、频率角度研究光伏发电波动性,以EMD算法对光伏发电频率进行分解,通过分解得出的IMF残值得出：在多云天气下,光伏发电系统内储能出力频繁,平抑光伏波动强,晴朗天气下,储能系统的出力具有规律性且时间固定的结论。     

光伏系统液流电池储能优化配置北大核心CSCD

液流电池具有长时储能成本低、系统安全性高等特点,适用于大规模长时储能的应用场景,通过对液流电池系统进行合理的规划配置,可以平抑新能源发电系统的间歇性和波动性,对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。目前缺乏基于液流电池技术特性和运行特性展开的新能源系统与液流电池优化配置方法研究,随着我国能源快速转型,充分发挥液流电池技术及运行特点,优化配置新能源系统中液流电池容量,对建立新型电力系统有着积极作用。本工作以光伏与液流电池联合发电的局域网为研究对象,提出了适用于光伏系统的液流电池储能优化配置方法,通过对液流电池系统中各个模块系统的运行特性、系统初投资和全寿期运维成本进行了深入地研究分析,基于液流电池系统具有功率与容量模块相分离的特点,对大规模液流电池系统的功率和容量配比进行了优化设计。综合液流电池系统模块优化设计的结果,对光伏与液流电池联合发电的局域网系统进行运行策略优化,在保证局域网供电稳定运行的同时,以液流电池系统初投资与全寿期运行成本之和最小为目标函数,求解得到优化液流电池优化配置方案。算例应用表明,大规模液流电池系统功率和容量配置为1 MW/8 MWh时为经济性最优的兆瓦级液流电池模块设计,25年运行期LCOE为0.292元/kWh;在本工作应用的局域网中储能优化配置的目标函数在储能配置为20 MW/160 MWh方案达到最优解。     

分布式光伏、储能应用价值及商业模式研究

近年来国家高度重视分布式能源和储能的发展,光伏和储能产业发展潜力巨大。首先提出了对光伏、储能产业发展的总体认识。在此基础上,从经济价值、社会价值和管理价值三方面对其应用价值进行全面详细分析,并结合具体实例对商业模式与经济效益进行研究。研究结论表明同一省区相同边界条件下,“自发自用、余电上网”模式下的光伏项目经济收益最佳,其次是光储结合项目。在峰谷价差较大的省份可因地制宜地开展储能项目。未来发展过程中,应充分研判行业发展趋势及区域特点,稳步开展分布式光伏、储能的项目规划,提升项目经济性。     

人工蜂群算法在电网储能系统管理中的运用北大核心CSCD

人工蜂群算法是一种全局搜索的优化算法,对于电网储能系统管理具有重要作用。该优化算法能够更加精准地控制和管理电网储能设备,以缜密的搜索计算得到问题最优答案,而后将其应用在储能系统设备中,保证电网储能系统的高效、稳定和协同运行,提升整体工作效率。本文探讨了人工蜂群算法对电网储能系统管理的作用,提出具体化的实践策略。     

分布式储能系统光伏功率共享性能优化方案研究

在“双碳”目标下,分布式储能系统成为并网发电的重要研究方向。结合实践案例,分析了分布式储能系统光伏功率共享性能指标,解析了光伏共享社区分布式储能系统最优解集推导方式,通过两类应用场景——EMS智能管理的共享电池应用场景、“光储柴”联合运行共享应用场景,进一步提出了分布式储能系统中光伏功率共享性能优化方案,进而实现对不同应用场景下的光伏功率共享,为分布式储能系统的应用方案全面优化提供理论参考。     

基于权重自适应鲸鱼优化算法的多能系统储能电站最优配置北大核心CSCD

本文考虑风-光-火-储多能系统的运行特性和约束条件,将火电厂的输出功率波动最小作为目标函数,得到非线性规划方程。利用非线性自适应权重协调寻优算法的全局搜索及局部搜索能力这一特点,在包围猎物、气泡攻击及搜索猎物过程中引入非线性自适应权重系数S1和S2,对鲸鱼优化算法进行改进。改进后的算法用来求解多能系统储能电站的优化配置问题。利用IEEE33节点系统作为风-光-火-储系统的仿真模型,根据权重自适应鲸鱼优化算法的计算结果,储能选址在13节点,储能的配置容量为40.2 MWh,储能系统的年运行成本为1329万元。结果表明,本文提出的储能配置策略有效抑制了多能系统中火电厂的功率波动,加入储能后火电厂功率的峰谷差下降了90.79%,有效实现了辅助调峰。对于大规模新能源并网对电力系统造成的冲击,本文提出的优化配置策略有助于储能电站的规划与建设,将为实现“双碳”目标和推动能源革命提供重要支撑。     

海鸥算法优化DBN的光伏逆变器故障诊断方法北大核心CSCD

光伏逆变器开路故障种类较多且特征相似,因此故障诊断准确率不高。文章将自适应噪声完备经验模态分解和改进深度置信网络相结合,提出一种新型的故障诊断方法。该方法首先分析光伏逆变器的拓扑结构和工作原理,定义不同的开路故障类型;其次,采用自适应噪声完备经验模态分解和相关系数-能量值准则,筛选敏感本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,并通过希尔伯特变换求取各IMF分量包络谱,构造IMF分量、包络谱的能量和能量熵作为高维故障特征向量;最后,以训练集预测误差为适应度函数,采用海鸥算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)优化改进深度置信网络中的隐含层神经元数量和反向微调学习率两个重要参数,将多特征融合向量输入到SOA-DBN模型中,完成逆变器开关器件故障辨识。仿真和实验表明,与传统模型相比,文章所提的方法具有更好的诊断效果。     

提升光伏消纳的分布式储能系统控制方法

分布式储能具有分散灵活等特点,多分布式储能协同配合可以解决单一储能调节能力差、范围小的问题,可以进一步提高新能源消纳能力。提高新能源利用率。本工作通过建立一个光伏电站、两个分布式储能系统模型,并通过分析光伏电站出力,利用储能系统跟踪光伏出力的特点建立以分布式储能系统出力最小为目标的目标函数,结合发电系统的功率平衡要求、分布式储能系统的电池能量状态(state of energy,SOE)约束、分布式储能系统功率和容量约束,采用线性递减惯性权重粒子群优化算法,旨在在已有的约束条件下,寻求分布式储能系统的最佳效率。通过仿真分析该方法可以提高光伏消纳能力,减少储能系统动作次数,进一步增加储能系统的寿命。     

基于计算机技术的储能系统优化北大核心CSCD

基于对能源储存利用的优化研究,我国的储能行业迅速发展壮大。在研究如何减少电能储存中的损耗、提高利用效率、控制稳定性等系统优化技术时,通常需要利用计算机技术高效的计算和控制能力加以辅助。包括在新能源汽车能源利用优化、储能装置温度控制优化、电池容量优化、储能材料研究等诸多研究方向都出现了计算机技术的身影。依据目前行业内的研究成果,在人工智能和大数据技术的加持下,储能行业的发展也能得到进一步提升。     

含分布式新能源和机电混合储能接入的微网协调控制策略北大核心CSCD

含分布式光伏等新能源接入的微网作为大电网的补充目前应用日趋广泛,但是随着新能源在微网系统中的占比比例不断增加,其出力的波动直接影响到微电网系统整体的稳定性。飞轮储能属于功率型储能系统,能够适应短时高频次充放电,相比于超级电容系统其环境适应性更好且全寿命周期内无污染。飞轮与电池储能系统相结合能够平滑分布式新能源出力波动,提升微网系统稳定性,但是飞轮储能和电池储能运行特性差别较大,控制难度较高,目前在微网系统内应用较少。本文设计了一种含分布式光伏、电池/飞轮机电混合储能系统接入的交直流混合微网运行拓扑,并在此基础上提出了基于电池/飞轮机电混合储能系统的微网系统协调控制策略,根据飞轮和电池剩余容量的不同,将混合储能系统划分为不同状态,以此为依据同时考虑不同类型储能系统输出额定功率和分布式新能源功率波动大小,对飞轮和电池的充放电电流进行调节,从而减小由于新能源接入引起的微网内功率波动。本文基于MATLAB/Simulink环境搭建了基于交直流混合母线的微网系统,仿真结果验证了所提微网协调控制策略的有效性。     

遗传模拟退火算法在综合产流模型中的应用

针对确定综合产流模型的参数与模型精度关系密切,提出了将遗传模拟退火算法应用于综合产流模型的参数优化中,并以汤河水库流域为例进行了径流预报.结果表明,该法有效、可行,对改善综合产流模型初始优化参数、提高洪水预报模型的预报精度具有一定的理论研究意义和实际应用价值.     

基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制

为优化光伏阵列在部分遮蔽情况下的多峰值MPPT控制,保证光伏发电系统实时功率的最大输出,提出了基于改进BA算法的最大功率追踪控制方法,即在基本BA算法的基础上,融入了小生境技术的共享机制与排挤策略,减少相似个体数量,从而增加了BA算法在迭代过程中的种群多样性,提高了BA算法在MPPT控制中的全局搜索能力,增强了最大功率追踪的稳定性,并将该算法与PSO、PO算法在不同光照及温度条件下的MPPT控制效果进行了仿真试验对比。结果表明,与传统算法相比,改进的BA算法具有更好的追踪效果,不仅避免了光伏系统在遮蔽情况下输出功率陷入局部最大值的问题,且提高了发电效率。     

基于改进自适应分段下垂控制的光伏直流微电网研究北大核心CSCD

在含多个光伏单元的直流微电网系统中,因各光伏出力的随机性,采用分段下垂控制会导致功率分配不合理,且无法有效控制母线电压。针对自适应分段下垂控制在光伏出力连续变化时存在下垂系数突变问题,文章基于非线性函数提出了一种改进的自适应分段下垂控制方法,使下垂特性曲线在额定工作点平稳过渡,改善轻载条件下母线电压偏移率及重载条件下功率的分配精度;其次,利用小信号分析法对光伏侧变流器建立输出阻抗模型,分析改进的控制方法对系统环流的影响;最后,通过Matlab/Simulink进行仿真分析,验证了改进的控制策略可以改善轻载状态母线电压偏移率及重载状态功率的分配精度,而且在光伏出力连续变化时,可以使系统的过渡更加平稳。     

基于改进FPA算法的配电网光伏消纳能力评估

配电网中接入分布式光伏电源会带来诸多不利影响,研究配电网分布式光伏的消纳能力问题对维持配电网的安全运行至关重要。文章研究了分布式光伏电源接入对配电网电能质量、短路容量及网损的影响,以分布式光伏电源接入量最大、网损最小为目标函数,以电压偏差、电压波动及短路容量为约束条件,建立了分布式光伏消纳能力评估模型。根据所建模型特点,提出了一种改进的花授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm,FPA),并对IEEE33节点系统及实际配电网进行求解。最后验证了所建模型的正确性及算法的有效性。