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本文是关于《考虑源网储协同配合下的移动式波浪能发电平台并网优化调度》的研究论文，作者为贺玮杰、冯忠楠、林湘宁、魏繁荣和顾本硕。文章发表在《电工技术学报》上，主要研究了如何将移动式波浪能发电平台有效并入海岛微电网系统。以下是文章的核心内容概述：
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研究背景：波浪能作为一种新型的可再生能源，具有不占用陆地面积、全年出力可预测性高等特点，在海岛微电网系统中具有很大的应用潜力。但波浪能发电的脉冲性功率输出特征给并网带来了挑战。
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研究目的：提出一种考虑源网储协同配合的移动式波浪能发电平台并网策略，以解决波浪能发电形态脉冲性强和储能消纳全部功率冲击导致的电池寿命损耗问题。
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关键技术：
- 构建波浪能发电的数学模型，提出功率灵活控制方法。
- 对微电网频率响应过程进行数学分析，量化评估微电网的极限承受能力。
- 建立一种根据微电网需求灵活调制波浪能发电装置功率曲线的模型，利用微电网和储能系统协同消纳功率冲击。
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模型构建：
- 考虑波浪能发电装置的脉冲特性，提出功率曲线调制方法。
- 提出储能和微电网协同配合下的全局消纳思想，通过数学分析对微电网极限承受能力进行量化评估。
- 建立海岛微电网日前优化调度模型，以经济成本最小为目标，考虑系统运行的各类约束条件。
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求解算法：使用Gurobi求解器求解模型，并进行各类优化调度方案的对比分析。
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仿真验证：通过Matlab平台进行算例仿真分析，验证模型的有效性和优越性。结果表明，所提模型能有效提升海岛微电网运行的经济性，同时为波浪能的并网提供了一个可行思路。
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研究结论：所提出的并网策略和优化调度模型能够实现波浪能发电平台与海岛微电网系统的经济高效并网，降低电池损耗，提高系统运行的安全性和经济性。
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关键词：海岛微电网、波浪能发电、冲击消纳、优化调度。
这篇文章为波浪能发电平台在海岛微电网系统中的应用提供了新的视角和方法，尤其是在考虑源网储协同配合下的并网优化调度方面，对于促进波浪能等可再生能源的利用具有重要意义。
复现仿真的基本思路通常包括以下几个步骤：
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环境搭建：确保所使用的编程环境已经安装了必要的库和工具，例如MATLAB、Python等，以及优化求解器如Gurobi。
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数据准备：根据论文中的描述，准备所需的数据，包括海岛微电网的负荷数据、波浪能资源分布、风光发电数据、柴油发电机参数、储能系统参数等。
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模型建立：根据论文中的模型描述，建立波浪能发电的数学模型、微电网频率响应模型以及优化调度模型。
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求解算法实现：实现模型的求解算法，将非线性问题线性化，并采用适当的优化求解器进行求解。
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仿真运行：运行模型，输入数据，调用求解器，获取优化结果。
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结果分析：分析优化结果，验证模型的有效性，并与论文中的仿真结果进行对比。
以下是使用Python语言结合GUROBI求解器实现上述步骤的伪代码：
# 导入所需的库
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义优化模型类
class WaveEnergyOptimizationModel:
def __init__(self, data):
self.model = gp.Model("WaveEnergyOptimizationModel")
self.data = data # 包含所有系统参数和数据
self.variables = {}
self.objective = None
self.constraints = []
def build_model(self):
# 定义决策变量
# 例如：柴油机组输出功率、储能系统充放电功率、波浪能发电装置开阀功率
for key, value in self.data['parameters'].items():
self.variables[key] = self.model.addVar(vtype=value['type'], name=key)
# 定义目标函数
# 例如：最小化系统运行成本
self.objective = self.model.setObjective(
sum(self.variables['cost_components'] * self.data['cost_factors']),
GRB.MINIMIZE
)
# 定义约束条件
for constraint in self.data['constraints']:
# 根据论文中的约束条件添加到模型中
self.constraints.append(self.model.addConstr(
lhs=sum(self.variables[constraint['lhs']] for _ in constraint['indices']),
sense=constraint['sense'],
rhs=constraint['rhs']
))
def optimize(self):
self.model.optimize()
def get_results(self):
# 获取优化结果
results = {key: var.X for key, var in self.variables.items()}
return results
# 准备数据
# 包括负荷数据、波浪能资源分布、风光发电数据等
data = {
# 示例参数
'parameters': {
# 柴油机组、储能系统、波浪能发电装置参数
},
'constraints': [
# 功率平衡、柴油机组运行约束、储能系统运行约束等
],
# 其他所需数据
}
# 创建模型实例
model = WaveEnergyOptimizationModel(data)
# 构建模型
model.build_model()
# 运行优化
model.optimize()
# 获取结果
results = model.get_results()
# 绘制结果图表
# plt.plot(results['wave_energy_power']) # 波浪能发电功率
# plt.show()
# 输出结果
print("优化结果：", results)请注意，上述代码仅为伪代码，实际实现时需要根据论文中的具体模型和参数进行详细编码。此外，还需要根据实际的求解器和编程语言调整代码实现。
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