微电网能量管理系统优化调度研究

本文针对微电网能量管理系统优化调度问题，提出了利用人工鱼群算法（Artificial Fish SwarmAlgorithm，AFSA）和粒子群算法（ParticleSwarm Optimization，PSO）混合求解微电网的优化调度方法。具体完成了以下工作： 建立了考虑风速、空气密度、光照辐照强度、蓄电池充放电能力和运行效率的各发电单元的功率输出模型，并针对微电网的实际情况对各模型进行仿真，计算每小时内各发电单元的有功输出情况。 建立了含维护费用、买卖电费用、燃料费用、蓄电池损耗费用和停电损失费用的微电网优化调度模型，提出了利用AFSA算法和PSO算法混合求解微电网的优化调度方法。以含有风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机和锂电池储能的微电网系统为例，分别采用PSO算法和AFSA-PSO算法，对微电网在并网和孤岛两种模式中的六种典型运行状态进行仿真，通过对两种仿真方法比较分析，验证了本文所提出的优化调度方法的正确性和优越性。 以贝加莱AS4.0和X20系统为开发平台，完成了能量管理系统优化调度的硬件设计和软件开发工作，将AFSA-PSO算法和上海电气实际运行的微电网相结合，实验验证了本文所提出的优化调度方法的正确性和有效性，改善了微电网运行的经济性。