基于NSGA-Ⅱ风蓄协调的多目标优化调度研究.docx

基于NSGA-Ⅱ风蓄协调的多目标优化调度研究
基于NSGA-II风蓄协调的多目标优化调度研究
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风力发电成为了电力系统中重要的电能源。然而，由于风速的随机性和不确定性，风力发电的可靠性和稳定性仍然是一个挑战。因此，在风力发电的多目标优化调度中，风蓄协调策略被广泛应用来提高系统的可靠性和经济性。本文以NSGA-II为基础，通过构建数学模型，优化设计风蓄协调的多目标调度问题，以提高电力系统的性能和经济性。
1.引言
风力发电作为一种可再生能源，具有环保、无污染等优势，越来越受到人们的关注。然而，由于风力的随机性和不确定性，风力发电系统面临着诸多挑战，如功率波动、调度困难等。为了提高可靠性和经济性，风蓄协调技术应运而生。风蓄协调技术通过储能设备对风力发电系统进行能量平衡和功率调节，以充分利用风能资源，同时降低系统的能耗和成本。
2.研究背景
目前，风蓄协调技术主要通过数学模型进行优化调度。常见的方法包括遗传算法、粒子群算法等。然而，这些方法在处理多目标调度问题时存在一些问题，如解集的收敛性和求解效率等。因此，本文选择NSGA-II算法进行优化调度。
3.研究内容
本文通过构建数学模型，研究风蓄协调的多目标优化调度问题。具体内容如下：
（1）建立风力发电系统的数学模型，包括风力机组、储能设备等。
（2）制定多目标优化调度目标函数，包括系统的可靠性、经济性等。
（3）基于NSGA-II算法，对多目标优化调度问题进行求解。
（4）分析仿真结果，评估风蓄协调策略的性能和经济性。
4.研究方法
本文主要采用数学建模和优化算法相结合的方法进行研究。首先，建立风力发电系统的数学模型，包括风速模型、风机模型、储能设备模型等。然后，制定多目标优化调度问题的目标函数，包括系统的可靠性、经济性等。最后，利用NSGA-II算法对目标函数进行求解，得到最优解集。
5.研究结果与分析
通过对实际案例的仿真分析，本文得到了风蓄协调的多目标优化调度策略。研究结果表明，该策略能够显著提高风力发电系统的可靠性和经济性。此外，与传统方法相比，NSGA-II算法在多目标优化调度问题中具有更好的解集收敛性和求解效率。
6.总结与展望
本文通过基于NSGA-II算法的研究，构建了风蓄协调的多目标优化调度模型，并利用实际案例进行了仿真分析。研究结果显示，该策略能够有效提高电力系统的性能和经济性。然而，本文的研究还存在一些限制，如模型的简化和假设等。未来的研究可以进一步优化模型，考虑更多的影响因素，提高研究的准确性和实用性。
参考文献：
[1]DebK,PratapA,AgarwalS,etal.Afastandelitistmultiobjectivegeneticalgorithm:NSGA-II[J].IEEETransactionsonEvolutionaryComputation,2002,6(2):182-197.
[2]PallarèsAD,GuédezR,CadenaNRR,etal.EnergyManagementinaWind-HydroHybridPowerSystemviaNSGA-II[J].Energies,2015,8(10):11457-11477.
[3]ZuoJ,LinF,LingZ,etal.OptimalSchedulesofTwo-StageStochasticUnitsBasedonNSGA-IIAlgorithmforWind-ThermalPowerSystems[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2010,25(4):1690-1700.