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(定稿)向日葵高技术产业化示范工程项目实施计划方案2(喜欢就下吧) (定稿)向日葵高技术产业化示范工程项目实施计划方案2(喜欢就下吧)

格式:word 上传:2022-06-25 20:10:39

《(定稿)向日葵高技术产业化示范工程项目实施计划方案2(喜欢就下吧)》修改意见稿

1、“.....第二级以第级输出的直流电压等效值和负荷作为该级模糊控制器的输入,输出取为负载相对系统能量负载强度是综合负荷和负载直流电压等效值得出的个参变量。当大于期望值时,系统负荷所需的能量除了由可再生能源提供外,还有部分需由直流储能元件电容,才能降低直流侧电压,使直流侧电压向期望值方向变化,即负荷需由可再生能源提供能量被减弱当小于期望值时,可再生能源除了向系统负荷提供能量外,还要向直流储能元件电容补偿电能,来提高直流侧电压,从可再生能源角度来看,所需提供能量在负载的基础上被加强因而在这里定义输出为负载相对系统能量的负载强度。第三级以影响次大的风能输出最大功率和负载相对系统能量强度作为第三级模糊控制器的输入,输出为风能的利用率,作为输出提供给风电机控制器,控制风电机开启的台数,其中为为太阳能输入和风机提供系统相对能量负荷强度不足部分作为第四级模糊控制器的输入,取输出为为太阳能发电的利用率即为第四级控制器的输出和第三级控制器的输出作用到发电控制装置给负载供电。当和,不能满足负荷要求,直流部分电压低于时,接通电网,由电网和风能太阳能混合发电系统共同提供电能当直流部分电压高于时......”

2、“.....直至直流端电压低于时再重新投入工作。这样,通过分级结构的逐步求精,逐步逼近目标函数,从而达到理想的控制效果。总结本文首先简单介绍了风力太阳能混合发电系统的配置,随后针对该多输入多数出变量的分散式风力太阳能混合发电的能量管理系统,研究设计了个基于遗传算法分级模糊控制算法,并给出了该系统采用分级模糊控制的详细设计步骤。最后,借助于仿真,将上述算法应用于风能太阳能混合发电的能量管理系统中。仿真结果表明,基于分级模糊控制器能够对分散式风力太阳能混合发电系统实施较好的管理和控制,并可取得良好的效果。这也为多种可再生能源混合发电系统的管理和控制,提供了条有效的解决途径。稳。负载和逆变器新能源中心的负载分类,类负载是能源中心办公和实验所必须保证的负载二类负载是能源中心的温室控制等辅助设施所需的电能,当可再生能源输出电能有多余的能量时,才投入的负载。系统的负载和直流部分的连接是通过逆变器来实现的,直流侧经过逆变器,转换为电压恒定波形良好的交流电能,提供给负载。市电控制器当可再生能源提供的电能不能满足系统类负载所需时,由市电来作补充即把市电作为备用电源......”

3、“.....在风力太阳能和负荷构成的发电用电系统中,由于风速日照强度和其它气候条件的变化,风电机组太阳能电池阵列的输出功率和负荷功率都存在着较大范围的波动,因而对能量管理系统提出了很高的要求。本文针对正在建设中的华南理工大学新能源中心分散式风力太阳能混合发电系统,设计了个能量管理系统,根据系统发电负荷用电状况,来管理系统的供电模式,灵活调节各部分供电量的比例。能量管理系统在可再生能源大于负荷需求时,切断部分太阳能风电机可再生能源不能满足基本负载要求时,在充分利用可再生能源的前提下,不足日夜间断等。分别由风力和太阳能发电来供电,其供电的可靠性大大降低。风能太阳能具有定的互补性,如白天太阳光强,夜晚风多,夏天日照好风弱冬春季节风大而阳光相对较弱。开发风力太阳能互补发电系统,将风力与太阳能技术加以综合利用,从而构成种互补的可分散布点的新型能源,将是本世纪能源结构中个新的增长点。有条件时通过搭配适当容量的蓄电池或接入市电作为备用电源,可使运行费用大大的降低供电的可靠性大大的提高。目前国内主要针对独立的风力发电光伏发电及风光互补发电控制系统的研究较多。在设计风光发电系统中......”

4、“.....和由当地气象数据得到的日辐射量来确定太阳能电池阵列风力发电机的容量,再来确定可再生能源发电控制装置的功率和蓄电池容量,但是在混合发电系统的运行控制和优化管理方法方面的研究较少。由于风电机组太阳能电池阵列的输出功率和负荷功率受外界因素的影响,变动范围较大,因而对控制和优化发电系统的能量管理也提出了较高的要求。本文针对系统运行的特点设计了能量管理系统,简称来提高系统的运行效率和可靠性。统的构成本文以华南理工大学新能源中心的分散式风力太阳能混合发电系统为研究景,系统的结构图如图示由图可知,系统包括以下几部分风力发电机及其控制器共套,风机的最大输出功率台,风力机发电控制器使风力机始终处于最大功率输出状态。太阳能电池及其发电控制器共组,太阳能电池每组峰瓦,太阳能发电控制器使太阳能电池阵列始终处于最大功率输出状态。数据采集系统,简称用于采集检测太阳能电池输出功率风力发电机输出功率系统直流部分的电压负载功率,并把采集到的系统运行有关信息,提供能量管理系统进行分析处理。能量管理系统根据数据采集系统提供的系统各功能单元运行参数,来实现对系统的有效管理和控制......”

5、“.....直流平波电容容量。通常可再生能源发电装置的投资较大,为了充分发挥其发电的效率,缩短系统成本的回收周期,发电装置多采用最大功率输出为控制目标。设每台风力发电机和每组太阳能电池阵列都工作在的最大输出功率状态,风力发电和太阳能发电装置输出总功率分别为和,系统对其利用率分别和,则式可改写为系统的结构图如图所示由图可知,系统的输入量较多,针对风力太阳能混合发电系统的特点,在这里我们采用分级模糊控制的策略来对系统进行控制,并设计个四级的分级模糊控制器来实现对混合发电系统进行能量管理和控制。系统结构图如图所示系统的负荷是由直流电能直接提供和经逆变器输出,直流电压的稳定性成为直接影响是系统输出交流电能质量稳定性与可靠性的关键因素。因而选择直流部分实际直流电压和直流电压变化量,作为系统的第级输入,输出为直流电压等效值是综合直流电压和直流电压变化量,得出未来的状态。实质上,它反映了系统在当前直流电压基础上,若不改变控制量,则下个采样时刻直流侧电压的预测值即为,由于在下个采用周期到来之前,系统的输出控制量,经模糊推理己发生改变......”

6、“.....由于使用式来计算个体的,在式中不仅考虑了种群个体之间的拥挤情况,而且还考虑了种群个体在不同维目标上拥挤度距离的差异情况。这有利于维护在不同维目标上拥挤度距离差异较大的前沿的分布性。算法流程算法的基本流程是首先,随机产生种群规模大小为的父代种群,然后由父代种群产生子代种群,其种群规模大小同样为。将两个种群混合在起,形成了种群规模大小为叉参数作不同取值时的最终结果。图不同交叉参数下的最终优上述快速非支配排序算法步骤的和需要次计算。于是,整个迭代过程的计算复杂度最大是。这样,整个快速非支配排序算法的计算复杂度就是,根据上述快速非支配排序算法的步骤,相应的伪代码为对于种群第章算法拥挤度拥挤度的确定在原来的算法中,采用共享的小生境技术确保证种群的多样性,但这需要由决策者指定共享参数的值。为了克服算法中的这种不足,中引用了拥挤度的概念拥挤度表示在种群中给定点的周围个体的密度,用表示,直观上用个体周围包含个体但不包含其余个体的最大长方形的长来表示,具体如图所示。图个体的拥挤度在带精英策略的非支配排序遗传算法中......”

7、“.....其计算步骤如下燕山大学本科生毕业设计论文每个点的拥挤度置为针对每个优化目标,对种群进行非支配排序,令边界上的两个个体的拥挤度为无穷大,即对种群中其他个体的拥挤度进行计算在上式中,表示点的拥挤度,表示点第个目标函数的函数值,表示点的第个目标函数的函数值。拥挤度比较算子经过前面的快速非支配排序以及拥挤度计算之后,种群中的每个个体都拥有如下两个属性非支配排序决定的非支配序拥挤度根据这两个属性,可以定义拥挤度比较算子个体与另个个体进行比较,只要下面任意个条件成立,则个体获胜。若个体所处的非支配层优于个体所处的非支配层,即。若种群中两个个体有相同的等级处在相同的非支配层,且个体的拥挤距离大于个体的拥挤距离,即且。条件用来确保被选择的个体属于在种群中比较优秀的非劣等级。条件是根据它们的拥挤距离来选择处在相同的非支配层的两个个体,位于较不拥挤区域的个体有较大的拥挤度会被选择。根据这两个条件,选出种群中胜出的个体进入下个操作。精英策略算法引入了精英策略,以防止在种群的进化过程中优秀个体的流失......”

8、“.....能够有较好地避免父代种群中优秀个体的流失。精英策略的执行步骤如图所示第章算法拥挤度比较算子非支配排序优越论文小为,并且有。那么需要从当前的非支配集中除去个个体,这些被去除的个体不是随机选取的,而是根据拥挤度比较算子选择性地去除优秀度不够的个体。基于拥挤度距离来保持个体解的多样性策略就是根据式,计算种群中个非支配个体的拥挤度距离,然后对这个个体按拥挤度距离升序排序,最后将个拥挤度距离最小的个体次性去除,从而使新父代种群规模大小维持不变。显然,这种维持多样性的策略过于粗糙,使得个体解的电压的等效值。第二级以第级输出的直流电压等效值和负荷作为该级模糊控制器的输入,输出取为负载相对系统能量负载强度是综合负荷和负载直流电压等效值得出的个参变量。当大于期望值时,系统负荷所需的能量除了由可再生能源提供外,还有部分需由直流储能元件电容,才能降低直流侧电压,使直流侧电压向期望值方向变化,即负荷需由可再生能源提供能量被减弱当小于期望值时,可再生能源除了向系统负荷提供能量外,还要向直流储能元件电容补偿电能,来提高直流侧电压,从可再生能源角度来看......”

9、“.....第三级以影响次大的风能输出最大功率和负载相对系统能量强度作为第三级模糊控制器的输入,输出为风能的利用率,作为输出提供给风电机控制器,控制风电机开启的台数,其中为为太阳能输入和风机提供系统相对能量负荷强度不足部分作为第四级模糊控制器的输入,取输出为为太阳能发电的利用率即为第四级控制器的输出和第三级控制器的输出作用到发电控制装置给负载供电。当和,不能满足负荷要求,直流部分电压低于时,接通电网,由电网和风能太阳能混合发电系统共同提供电能当直流部分电压高于时,则切断风力发电机和太阳能发电装置向系统供电,直至直流端电压低于时再重新投入工作。这样,通过分级结构的逐步求精,逐步逼近目标函数,从而达到理想的控制效果。总结本文首先简单介绍了风力太阳能混合发电系统的配置,随后针对该多输入多数出变量的分散式风力太阳能混合发电的能量管理系统,研究设计了个基于遗传算法分级模糊控制算法,并给出了该系统采用分级模糊控制的详细设计步骤。最后,借助于仿真,将上述算法应用于风能太阳能混合发电的能量管理系统中。仿真结果表明......”

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