风、光、柴油机、蓄电池、电网交互微电网经济调度优化问题研究附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于化石能源枯竭,环境保护和电网安全等各方面的考虑,分布式发电技术受到日益广泛的关注和重视.分布式发电具有能效高,污染小,可靠性高,安装地点灵活等优点,但其中的可再生能源发电也存在出力波动性强,控制复杂等不足.为了充分发挥分布式发电的优势,常将分布式发电与储能单元集成为微电网运行.微电网优化运行是微电网研究的重要问题之一,通过调度微网中分布式电源及储能单元的出力,可在满足电力和热力需求的前提下,有效提高能源利用率,减少发电成本和系统排放,还可参与市场竞价对主网削峰填谷,并利用分时电价,峰谷电价的差异使自身获得一定的经济收益. 

⛄ 部分代码

function p = windturbine(v,status,prated)

    % wind.m 

    % v=[10,11,12,12,12,12,12,13,15,16,17,17,18,19,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28];

    von = 3;        % cut-on speed (m/s)

    vc = 14;        % corner speed (m/s)

    vout = 25;      % cut-out speed (m/s)

    diameter = 10;

    rho = 0.1;

    capacity_factor=0.2;

    %p = zeros( size(v) );

    if(status==1)

        swept_area = pi * (diameter/2)^2;

        % Below cut-on

        p(v < von) = 0;

        % Ramp up (use model)

        I = (v >= von & v < vc);

        p(I) = 0.5 * swept_area * (v(I).^3) * rho * capacity_factor;    % P = 1/2 * v^3 * A * p *Cp

        % At rated power

        p(v >= vc & v <= vout) = prated;

        % Above cut-out

        p(v > vout) = 0;

%         figure(1);%Plot the I-V characteristic curve

%         axis([0,30,0,800])

%         plot(v,p);

%         grid;

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]陈深. 微电网优化调度模型与方法研究[D]. 广东工业大学, 2014.

[2]邱鹏光. 基于群智能算法对微电网经济调度的研究[D]. 华北电力大学, 2013.

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