生物质发电与风能发电能量协同互补研究

【摘要】：风能作为清洁可再生能源,其在能源结构中的地位日益重要。研究风能发电对我国电力行业的发展有重要作用。然而风能发电的波动性和不确定性严重阻碍了风电的发展。利用生物质能与风能互补发电可以有效地抑制和解决该问题。本文依据风电机组输出特点,对生物质能发电与风能发电能量的协同互补做了深入的研究讨论。主要研究内容包括:研究了风能发电系统和生物质气化发电系统的结构及其特性。建立了风速四分量模型,模拟组合风;利用神经网络对风速进行预测;建立了风电机组模型,对风电机组预测功率输出进行仿真。阐述生物质气化发电系统的气化过程、气体净化过程和燃气发电过程。在分析风能发电与生物质能发电互补特性的基础上,设计了二者协同互补发电方案,并对互补系统中生物质发电机组进行运行规划;依据风电机组的输出,研究了风能发电与生物质发电的容量配比。对互补方案进行优化调度,实现两种发电系统的最优组合。以单位时间段内生物质发电机组消耗原料量为目标函数,考虑生物质发电机组的部分负荷效率、最小启停时间以及系统负荷平衡等约束,建立了能量互补系统数学模型。采用离散-二进制粒子群算法,研究了风能与生物质能互补发电系统中生物质各发电机组之间的组合问题和优化调度问题。研究结果表明,风能与生物质能构成互补发电系统的方案可行,能够达到能量协同互补的目标;离散-二进制粒子群算法能够实现对互补发电系统的优化调度,使各发电机组在较合理的状态下运行。 【关键词】：风能 生物质能 协同互补 容量配比 优化调度
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM619;TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 选题背景及意义9-11
• 1.1.1 风电发展现状及存在问题9-11
• 1.1.2 互补能源选择11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 风能与其它能源互补发电系统11-13
• 1.2.2 风能与生物质能互补发电系统研究现状13
• 1.3 本文的研究内容13-15
• 第2章 风速预测及风电机组功率输出15-28
• 2.1 风速模型15-21
• 2.1.1 风速数学模型15-16
• 2.1.2 组合风仿真16-21
• 2.2 风速预测21-25
• 2.2.1 BP神经网络模型及算法步骤21-23
• 2.2.2 原始风速数据归一化预处理23
• 2.2.3 预测结果及分析23-25
• 2.3 风电机组功率输出25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 生物质气化发电28-36
• 3.1 生物质气化发电系统组成及分类28-29
• 3.1.1 生物质气化发电系统组成28-29
• 3.1.2 生物质气化发电系统分类29
• 3.2 生物质气化过程29-31
• 3.2.1 气化反应基本原理29-30
• 3.2.2 气化设备30-31
• 3.3 生物质燃气净化31-34
• 3.3.1 燃气除尘31
• 3.3.2 燃气除碱金属31-32
• 3.3.3 燃气除焦油32-34
• 3.4 燃气发电系统34-35
• 3.4.1 内燃机发电34
• 3.4.2 燃气轮机发电34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 风能与生物质能发电协同互补方案设计36-44
• 4.1 引言36
• 4.2 风电与生物质电互补特性36-37
• 4.3 互补系统结构设计37-42
• 4.3.1 方案原理37-39
• 4.3.2 方案配置39-40
• 4.3.3 容量配比40-42
• 4.4 互补系统规划运行结果42-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 风能与生物质能互补发电优化调度44-54
• 5.1 引言44
• 5.2 机组组合与优化调度的意义和现状44-45
• 5.3 粒子群算法(PSO)理论45-48
• 5.3.1 标准粒子群(PSO)算法45-47
• 5.3.2 离散-二进制粒子群(PSO)算法47-48
• 5.4 能量互补系统数学模型48-49
• 5.5 数学模型中等式和不等式约束条件处理49-50
• 5.6 仿真实例50-53
• 5.6.1 参数确定50-51
• 5.6.2 优化结果51-53
• 5.7 本章小结53-54
• 第6章 结论与展望54-56
• 6.1 结论54
• 6.2 存在不足与展望54-56
• 参考文献56-60
• 攻读硕士学位期间发表论文及其他成果60-61
• 致谢61

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