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风/光互补混合发电系统优化设计

作　者: 李爽
导　师: 许洪华；赵斌
学　校: 中国科学院电工研究所
专　业: 电力电子与电力传动
关键词: 混合发电系统控制策略遗传算法仿真优化
分类号: TM61
类　型: 硕士论文
年　份: 2001年
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内容摘要

随着可再生能源技术的飞速发展，风、光互补混合发电系统以其经济性和可靠性得到了越来越广泛的应用。随着安装容量的不断增大，传统的经验设计方法已经不能满足系统精确设计的需要。为此，本文主要研究用于风、光互补混合发电系统的计算机优化设计软件。本文在分析了风光混合发电系统的运行结构以及混合发电系统的各种控制策略的基础上建立风力发电机、太阳能电池、蓄电池、柴油发电机、逆变器等部件的数学模型以及优化设计所需的各个部件参数的数据库。针对混合发电系统优化设计的非线性特征，本文讨论了一种解决混合发电系统非线性优化的方法。混合发电系统的优化问题由于可再生能源和负载需求的不确定性以及一些部件的非线性特性变得非常复杂。解决方案是选择适当的运行控制方案通过遗传算法搜索确定系统的最优控制策略和最优配置方案。在优化搜索过程中根据遗传算法在系统部件的容量不断改变的同时评估系统的性能。最后，本文对西藏那曲地区的一个实际村庄进行了计算机仿真优化，并对优化结果进行了经济性和可靠性分析。

全文目录

第1章绪论  8-16
  1．1 可再生能源发展现状  8-11
  1．2 风、光互补混合发电系统  11
  1．3 课题背景及国内外发展情况  11-14
  1．4 本课题内容  14-16
第2章风、光互补混合发电系统和控制策略分析  16-22
  2．1 典型混合发电系统结构  16-19
  2．2 混合发电系统运行策略分析  19-22
第3章混合发电系统各部件的数学模型  22-43
  3．1 太阳能辐射量的数学模型  22-31
    3．1．1 太阳地理位置的描述  23-27
    3．1．2 太阳辐射强度计算  27-31
  3．2 光伏方阵模型  31-35
    3．2．1 太阳电池模型工作原理  32-34
    3．2．2 光伏方阵的温度模型  34-35
  3．3 风力发电机数学模型  35-39
    3．3．1 风力发电机的功率估算  36-38
    3．3．2 风力发电机发电量输出模型  38-39
  3．4 蓄电池数学模型  39-42
  3．5 逆变器数学模型  42-43
第4章混合发电系统优化算法实现  43-59
  4．1 遗传算法简介  43-46
    4．1．1 遗传算法概要  43-45
    4．1．2 遗传算法运算过程  45-46
  4．2 基本遗传算法描述  46-48
    4．2．1 基本遗传算法的构成要素  46-47
    4．2．2 基本遗传算法的形式化定义  47-48
  4．3 遗传算法应用步骤  48-49
  4．4 遗传算法约束条件的处理方法  49-52
    4．4．1 搜索空间限定法  49-50
    4．4．2 可行解变换法  50-51
    4．4．3 罚函数法  51-52
  4．5 遗传算法在混合发电系统设计中的应用  52-59
    4．5．1 简介  52-53
    4．5．2 建立系统模型  53-54
    4．5．3 确定运行决策变量  54-56
    4．5．4 确定目标函数  56
    4．5．5 限定约束条件  56-58
    4．5．6 一个只有交流负载的混合发电系统模型举例  58-59
第5章程序实现  59-69
  5．1 离散风速数据  59-61
  5．2 建立数据库管理系统  61-66
    5．2．1 使用Access编写混合发电系统部件参数数据库  62-63
    5．2．2 使用ODBC编写应用程序和数据库之间的链接  63-66
  5．3 程序实现模块  66-69
    5．3．1 风力发电机、太阳能电池电量输出模块  66-67
    5．3．2 蓄电池充放电模块  67-68
    5．3．3 系统优化算法实现模块  68-69
第6章程序运行输出波形  69-76
总结  76-78
致谢  78-79
参考文献  79-81
附图  81-89

风/光互补混合发电系统优化设计

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