人工智能及其在風-光互補發(fā)電場中的應用研究.pdf

1、風能、太陽能是豐富清潔的可再生能源，將為能源結構調(diào)整和環(huán)境保護做出巨大貢獻。國內(nèi)外研究表明，風-光互補發(fā)電是比單獨風力發(fā)電、單獨光伏發(fā)電更好的發(fā)電方式，已受到世界許多國家的關注。目前，對風-光互補發(fā)電的研究主要集中于風力發(fā)電機組的研制及控制、光伏發(fā)電單元的研制及控制和風-光互補發(fā)電場的優(yōu)化設計等方面，對風一光互補發(fā)電場能量管理控制的研究很少，而能量管理控制的好或壞直接影響這種新綠色能源的推廣和應用。 在搜集國內(nèi)外風-光互補發(fā)電研

2、發(fā)文獻資料之后，對其進行整理、分析與綜合。在此基礎上，對風-光互補發(fā)電場能量管理控制進行了較深入的研究，主要研究工作如下： (1)粒子群算法的研究 提出了一種新的粒子群算法。該算法采用均勻設計方法初始化粒子群，使粒子以更大概率位于全局最優(yōu)解所處位置或其附近，從而使算法以更高的概率和更快的速度找到全局最優(yōu)解；對惰性粒子以概率為l進行隨機變異，保證進化過程中粒子群的多樣性，從而使算法求解的精度更高。仿真結果證明了該粒子群算法

3、的求解效率和求解精度比標準的粒子群算法更高。 (2)風-光互補發(fā)電場控制系統(tǒng)的研究 大型風-光互補發(fā)電場的發(fā)電裝置多，分布范圍廣，本文采用分布式人工智能-Agent理論與技術構建風-光互補發(fā)電場能量管理控制系統(tǒng)的體系結構。該體系結構既與控制對象的本質(zhì)相吻合，又具有適應性強、開放性和容錯性好等優(yōu)點。構造Agent模型，并介紹Agent中各個模塊之間的關系及功能。提出一種改進的合同網(wǎng)協(xié)議，該協(xié)議簡化Agent間的協(xié)商過程，解

4、決了任務分解的難題。 (3)風-光互補發(fā)電系統(tǒng)的頻率控制研究 基于發(fā)電系統(tǒng)無功功率已確定，以發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電成本最低為目標，建立風一光互補發(fā)電系統(tǒng)頻率優(yōu)化控制的數(shù)學模型。該模型既考慮了發(fā)電系統(tǒng)頻率的安全性和穩(wěn)定性問題，又考慮了發(fā)電系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性問題。采用改進的粒子群算法實現(xiàn)了發(fā)電系統(tǒng)的頻率控制，同時保證發(fā)電系統(tǒng)的經(jīng)濟運行。針對大型發(fā)電場的發(fā)電裝置多，控制變量多，優(yōu)化速度慢的問題，采用多Agent的協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，實現(xiàn)了比單一

5、種群粒子群算法更高的求解效率。設計了發(fā)電系統(tǒng)頻率控制子系統(tǒng)的自動機模型，實驗顯示該模型能有效地控制發(fā)電系統(tǒng)的頻率變化，同時證明了該模型的健壯性。 (4)風-光互補發(fā)電系統(tǒng)的電壓控制研究 基于發(fā)電系統(tǒng)有功功率已確定，以發(fā)電系統(tǒng)的電壓偏差最小和有功損耗最少為目標，建立風一光互補發(fā)電系統(tǒng)電壓優(yōu)化控制的數(shù)學模型，該模型同時考慮了各電壓監(jiān)測點的電壓偏差和發(fā)電系統(tǒng)的有功損耗等問題。采用改進的粒子群算法與多Agent的協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，實