面向智能工厂的光伏微网能量管理策略优化算法研究

发布时间：2025-05-29 01:15

　　近年来,随着科技的不断进步和飞速发展,“智能制造”作为全球制造行业的发展趋势,智能工厂成为未来工业体系中的重要角色之一。同时,社会的飞速发展使得电力需求随之大幅度增长,但能源短缺与环境污染问题日益严峻,在此背景下,太阳能的开发与利用得到大力发展。而微网正是组织太阳能发电的主要途径之一。当前面向智能工厂的光伏微网系统主要存在如下问题:适用于微网能量管理的优化算法大多存在收敛到局部最优,产生“早熟”等缺陷;当前智能工厂存在供电成本较高、能量管理混乱等问题。这些问题的解决,对于光伏微网今后在智能工厂中的应用和推广,具有重要的实用价值和现实意义。基于上述问题,本文以面向智能工厂的光伏微网能量管理作为研究方向,主要包括以下工作:1.考虑微网和大电网电能交互的电能成本以及光伏发电量的利用率,制定了适用于智能工厂的光伏微网能量管理调度策略,建立了面向智能工厂的光伏微网能量管理数学模型。2.介绍了标准头脑风暴优化算法的原理,并针对算法“早熟”的缺陷,用核模糊聚类算法改进了标准头脑风暴优化算法中的k-means聚类算法,通过智能算法测试函数进行仿真,验证了改进后的算法性能优于粒子群算法、遗传算法以及标准的...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5.3光伏微网能量管理系统登录界面设计图

模型（Model）视图（View）控制器（Controller）获取数据视图选择用户动作状态改变变化通知图5.2MVC架构模式图前端展示界面使用EasyUI框架配合PHP进行开发。EasyUI框架是一种适合于管理系统前端设计的框架，容易入门和上手使用。5.4....

图5.4光伏微网能量管理系统主界面导航菜单设计图

图 5.6 光伏日发电量曲线图

图5.6为2019年5月31日光伏发电量曲线图，当天的发电时间段为5：0020:00发电值随当天的太阳光照强度的变化而变化，中午太阳光照强度最高，因而发电峰值在12点，且超过了400kW。

图5.7光伏月发电量柱状图

图5.7为2019年3月份光伏发电量数据柱状图，图中统计了3月31天的光伏发电量。由于3月份日照充足，只有4天光伏发电量较低，其余27天发电量都超过了2000kW，月发电量最高的日期在3月30日。

本文编号：4048494