【海岛微电网容量优化研究的国内外文献综述3200字】

海岛微电网容量优化研究的国内外文献综述1.1微电网能源利用研究现状独立型微电网系统是解决海岛等无电或弱电网地区供电问题的重要方式REF_Ref7833\r\h[5]。全球有超过10亿的无电人口，近4.85亿无电人口位于边远山区和偏远海岛。在偏远海岛等地区，由于其远离常规电网，电缆的铺设以及维护成本较高，采用独立型海岛微电网系统优化设计时存在能量输入稳定性差、系统灵活性要求高、能量控制策略优化目标不同等问题REF_Ref7885\r\h[6]。在发电侧，相关人员对海岛丰富的海洋能源进行了研究，通过对波浪能的利用，优化了海岛微电网系统的多能互补方案REF_Ref10017\r\h[7]。有学者针对海岛微电网中风电、光伏、柴油发电机组和蓄电池组多种分布式能源，对不同容量组合的微电网进行计算,进行综合技术经济比较,得到以满足在高效利用能源的前提下项目的收益最大化的方案,并以一万吨海水淡化处理系统作为模板,进行典型设计,论证了方法的有效性REF_Ref19888\r\h[8]。同时，考虑了能源互补的空间性，对跨区域的多能互补网架结构进行了研究，并结合能源路由器等新型电力电子设备，提高了系统对可再生能源的消纳与调度REF_Ref11199\r\h[9]。在储能与可调负荷的应用方面，将蓄电池与超级电容进行互补，组成混合储能系统REF_Ref11598\r\h[10]，已在大部分海岛中得到了广泛应用，而针对一部分偏远的大型岛屿，“蓄电池+抽水蓄能”的混合储能方式也由于其良好的经济性而得到了应用REF_Ref11928\r\h[11]。此外,海水淡化、车网互联技术的结合，也为海岛微电网系统提供了更为灵活的能量调度方式REF_Ref12277\r\h[12]。有学者针对常规化石燃料机组在解决海岛供能时带来的环境污染问题,以100%的可再生能源发电满足海岛负荷需求为目标,探讨基于100%绿色能源供电的海岛微电网群优化配置问题REF_Ref18712\r\h[13]。还有学者提出搭建基于海流能发电的海岛微电网模型，建立了一个具有稳定性的基于海流能发电的海岛微电网系统REF_Ref19323\r\h[14]。有学者针对能源利用率的问题，利用海水淡化系统的可调节特性,提出海水淡化系统参与海岛微电网系统功率调节的运行策略，并以海岛微电网运行成本最小、环境治理成本最低为目标,以海水淡化运行功率、储能蓄电池运行功率及柴油发电机运行功率为约束条件,建立海岛微电网优化运行模型。通过算例分析,验证海水淡化系统参与系统功率调节运行策略的有效性,为海岛微电网的规划设计与建设提供理论支撑REF_Ref20795\r\h[15]。也有学者研究独立微电网中风/光/储能和可控电源的组合优化规划方法，综合考虑可靠性和经济性的独立微电网电源优化配置模型,采用启发式搜索与自适应惯性权重粒子群算法相结合的电源优化配置求解算法进行求解,并以巴基斯坦某社区型独立微电网作为算例验证了所提模型和算法的有效性REF_Ref23672\r\h[16]。1.2海岛微电网容量优化研究现状以经济性为主的能量管理策略是从成本方面去考虑系统的运行，提高系统的经济性。总的来说，系统内部能量的平衡与调度优化是当今独立型海岛微电网系统研究的主要热点。在算法方面，有的学者提出基于优化的人群搜索算法，确定了计及价格相应需求的容量优化配置REF_Ref14282\r\h[17]。一些学者使用粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）等经典算法来对微电网进行优化REF_Ref15055\r\h[18]，也有人使用软件像Homer、Lingo、Cplex等来对微电网进行优化。近几年，有更多的学者在传统经典算法的基础上进行改进，或者开发出一些新颖的算法来对独立型微电网进行更好的优化配置。文献使用分层优化配置的方法来进行优化，第一层使用Homer软件虚拟仿真出系统运行规划年限成本最低的配置方案组合，第二层是以供电可靠性为优化目标，使用粒子群算法对这两层方案组合进行优化，结果表明，使用这种方法比直接用粒子群算法得到优化结果的速度更快REF_Ref15773\r\h[19]。在量子遗传算法和普通遗传算法的基础上，研究出混合量子遗传算法，在对微电网的优化结果表明，这种算法的收敛速度、收敛精度都要好于量子遗传算法和普通遗传算法REF_Ref16478\r\h[20]。基于灰狼优化算法提出改进的灰狼优化算法，在对独立型微电网系统进行系统优化配置的结果显示，其收敛精度、收敛速度远好于粒子群算法、差分进化算法REF_Ref16857\r\h[21]。在对微电网进行优化配置时，要根据环境数据、各个能源的工作特性、负荷变化来确定各个微电网能源的容量，并采用合适的微电网运行策略，让微电网的优化目标达到最优状态。大量的国内外学者进行了关于微电网容量优化配置的研究，已经取得了不少理论和实践上的成就。在目标函数方面，大量学者提出了各种不同的目标函数进行建模分析来对微电网进行优化。比如，以总净值成本TNPC最小为目标函数，以可再生能源利用率和符合缺失率为评价指标来建立模型，基于HOM-ERPRO软件设计算例，对问题求解REF_Ref19938\r\h[22]。再比如，以系统净负荷大小的改进型运行控制策略，通过权重法将系统经济性和环保性指标整合并加入可靠性经济惩罚共同作为优化目标，考虑多种约束条件，建立基于改进型运行策略的风／光／蓄／柴独立微电网容量优化配置模型，并采用混合量子遗传算法（HQGA）对独立微电网实施优化配置REF_Ref20699\r\h[23]。也有学者采用含整数变量的混合十进制遗传算法对微电网系统模型进行求解，得出微电网分布式电源和储能系统的容量最优配置。以江西南昌实际风光历史数据为例,算例验证了所提优化配置策略的有效性与准确性,并分析了不同单元价格对优化配置策略的影响REF_Ref25981\r\h[24]。在求解算法方面，传统的数学优化算法通常很难有作用群体智能算法是解决这类问题的最常用的方法。在之前的几年，有不少的群体智能算法被应用于关于容量优化配置方面的研究中。比如，以总成本费用最少为目标，采用遗传算法对独立风/光/柴储微电网进行容量优化配置REF_Ref618\r\h[25];也有将改进的细菌觅食算法来对风/光/储微电网进行容量优化配置的REF_Ref1261\r\h[26]；文献REF_Ref7293\r\h[27]基于内存的基因算法，来优化微电网中的发电。文献REF_Ref8889\r\h[28]使用蝗虫优化算法实现自主光伏/风/电池/柴油发电机微电网的最佳尺寸。参考文献彭超.我国海岛可持续发展初探.[D]青岛；中国海洋大学，2006.李懿,吴侃侃,李一男.海岛电力工程并网接入的分析与设计[J].东北电力技术,2018,39(10):7-10.王项南.加快开发海洋可再生能源的现实思考[N].中国海洋报,2018-10-25(002).肖锐,宋佳佳.海岛独立型微电网的多目标容量优化配置方法[J].嘉兴学院学报,2014(06):85-92.李懿,吴侃侃,李一男.海岛电力工程并网接入的分析与设计[J].东北电力技术,2018,39(10):7-10李广磊,吴涛,于芃,等.考虑储能电池荷电状态的海岛微电网容量优化配置技术研究[C]//中国电机工程学会年会.中国电机工程学会,2015.吴必军,姜家强,李春林,etal.一种鲸鱼形波浪能发电装置Onekindofwhaleshapedwavepowergeneratingdevice:,2017.崔丹丹,习建军.多种分布式新能源微电网优化配置研究[J].新余学院学报,2020,25(05):37-42.曹露聪,李祺,谷广杰,etal.风光互补型双模式冰晶水制备系统Scenerycomplementarydualmodeicewaterpreparationsystem:CN,CN201954834U[P].2010.张勤进、孙小童、刘彦呈、庄绪州、许晨.蓄电池/超级电容混合储能系统协调控制策略[J].电源技术,2020,v.44;No.360(09):111-113+131.邵峥.抽水蓄能发电机组增效方法GeneratorefficiencyPumpedStorageMethod:,2017.刘俊,王维俊,张国平.含海水淡化系统的海岛微电网经济运行优化[J].电力工程技术,2019,038(006):P.122-129.赵波,李得民,吴在军,张雪松,汪湘晋,唐雅洁.基于100%绿色能源供电目标的海岛微电网群容量优化配置[J].中国电机工程学报,2021,41(03):932-946.王佳琪.基于海流能海岛微电网供电系统的建模与仿真研究[D].浙江大学,2018.杨鹏程.含海水淡化的海岛微电网优化配置与运行策略研究[D].南京师范大学,2018.卢操,管霖,陈恒安,李中兴,梁海镇.考虑储能调度的可再生能源独立微电网电源规划[J].电测与仪表,2021,58(04):84-91.张江帆.独立型微电网容量优化配置及需求响应研究[D].华南理工大学,2020.荆朝霞,胡荣兴,袁灼新,朱继松,吴青华.含风/光/抽水蓄能并计及负荷响应的海岛微网优化配置[J].电力系统自动化,2017,41(01):65-72+116.李咸善,邹芳,李鑫燕,周倩,丁梦.独立微电网微源多目标分层优化配置方法研究[J].高压电器,2018,54(10):170-178.符杨,蒋一鎏,李振坤.基于混合量子遗传算法的微电网电源优化配置[J].电力系统保护与控制,2013,41(24):50-57.张惠娟,冯一博,张钦睿,王祥明.基于改进灰狼优化算法的孤岛微网系统容量优化分析[J].可再生能源,2019,37(03):367-371.李彦哲,郭小嘉,董海鹰,高政.风/光/储微电网混合储能系统容量优化配置[J].电力系统及其自动化学报,2020,32(06):123-128.王晓毅,唐忠,浦润琴.基于改进型运行策略的独立微电网容量优化配置[J].水电能源科学,2019,37(04):192-196.刘瑾,吕振宇,王琦,陈佳浩.基于混合整数遗传算法的独立微电网优化配置分析[J].电器与能效管理技术,2019(05):65-70.国家发展改革委.可再生能源发展“十三五”规划[J].上海建材，2017(1):1-13.马溪原,吴耀文,方