海域微電網最佳化配置與調度

內容簡介

全書主要介紹海域微電網，尤其是遠離內陸的海域微電網的最佳化配置和調度方法。首先，介紹波浪能、潮流能、海上風能和海上光伏、海水淡化等多種海域可再生能源/特有電力負荷的電力特性及數學模型。然後，針對海域微電網的可再生能源高滲透、可再生能源發電裝置出力的強隨機性的特點，介紹多種可計及並處理這種隨機性的潮流算法和最佳化技術。最後，通過不同需求場景下的案例，介紹海域微電網多能源集成的最佳化配置問題或最佳化調度問題的數學模型、解決思路和最佳化流程。

本書適合關注海洋能源開發的讀者使用；同時可供從事微電網和可再生髮電集成的電氣工程師或教育工作者，以及電氣類高年級本科生和研究生使用。

圖書目錄

第1章緒論

1.1海域電網概述

1.2微電網規劃與調度研究的研究意義

1.3海島微電網的研究現狀

1.4海島微電網規劃的研究現狀

1.5海島微電網電力調度的研究現狀

1.6本書主要內容

參考文獻

第2章海域可再生能源的發電特性和模型

2.1波浪能發電

2.2海域光伏發電

2.2.1光伏電池的分類

2.2.2光伏電池的工作原理

2.2.3光伏電池的主要特性

2.2.4光伏發電功率模型

2.3海域風力發電

2.3.1風力發電機分類及結構

2.3.2風力發電機的工作原理

2.3.3風力發電機的輸出特性

2.3.4風機的發電功率模型

2.4儲能單元

2.4.1蓄電池

2.4.2超級電容器

2.4.3抽水蓄能技術

2.4.4飛輪儲能技術

2.4.5超導磁儲能技術

2.4.6壓縮空氣儲能技術

參考文獻

第3章海域微電網電源最佳化配置與調度中的理論基礎

3.1海域建設微電網的特殊性和模型的修正

3.1.1光照強度的修正模型

3.1.2風速的修正模型

3.2基於BP神經網路的預測算法

3.2.1BP神經網路原理

3.2.2BP神經網路在短期風電輸出功率預測中的套用

3.2.3BP神經網路短期負荷和風電功率預測實例研究

3.3機率性潮流算法

3.3.12m+1法簡介

3.3.2計算方法及實現

3.4基於Pareto的多目標粒子群算法

3.4.1Pareto多目標決策的簡介

3.4.2Pareto多目標決策的基本定義

3.4.3基於Pareto的多目標粒子群算法

3.4.4測試函式

3.5時序準穩態仿真法

3.6基於小生境技術的多目標粒子群(MOPSO)算法

海域微電網最佳化配置與調度

基本介紹

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