【摘 要】
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近年来,太阳能光伏发电和电动汽车的技术不断发展,引起了广泛关注。随着储能技术的成熟,光伏、储能和电动汽车三者相互结合形成的光储充一体化微网系统成为了研究热点。在光储充一体化微网系统中,光伏发电系统存在不可控性,因其间歇性特点而产生波动。为了解决这一问题,储能系统的接入可以起到重要作用。通过合理地进行充放电,储能系统能够平滑光伏波动,稳定系统输出。然而,随着电动汽车的大规模接入,系统的负荷峰谷率会增
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近年来,太阳能光伏发电和电动汽车的技术不断发展,引起了广泛关注。随着储能技术的成熟,光伏、储能和电动汽车三者相互结合形成的光储充一体化微网系统成为了研究热点。在光储充一体化微网系统中,光伏发电系统存在不可控性,因其间歇性特点而产生波动。为了解决这一问题,储能系统的接入可以起到重要作用。通过合理地进行充放电,储能系统能够平滑光伏波动,稳定系统输出。然而,随着电动汽车的大规模接入,系统的负荷峰谷率会增加,对系统的经济性和稳定性产生极大影响。因此,本文以光储充一体化微网系统为研究对象,对其多目标优化运行策略进行深入研究,旨在探索如何最大限度地提高系统的经济性和稳定性,主要内容如下:（1）对光储充一体化微网系统工作特性进行了分析,包括光伏发电单元、储能单元和电动汽车充电负荷进行特性分析,为光储充一体化微网优化运行策略的设计提供基础。（2）采用深度学习技术对光储充一体化微网中典型源-荷进行了预测。提出一种基于蝙蝠寻优的卷积神经网络-长短期记忆网络（BA-CNN-LSTM）的光伏发电功率预测模型,弥补了常规CNN-LSTM模型预测存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点;提出了一种基于迁移学习的电动汽车负荷预测方法,通过引入领域自适应（DaNN）生成对抗网络,对LSTM模型进行参数优化,克服了常规LSTM模型对小样本电动汽车负荷预测存在的精度低等问题。（3）采用群智能算法研究了光储充一体化微网多目标优化运行策略。以微网日运行成本最小、微网内互动功率差值最小为目标函数,以光伏发电功率、储能系统荷电状态和电动汽车负荷等为约束条件建立了光储充一体化微网优化运行模型;并提出一种基于人工鱼群的寻优的多目标粒子群算法（AFSA-MOPSO）对目标函数进行优化求解,有效降低了常规多目标粒子群算法陷入局部“早熟”的概率。在Matlab/Simulink环境中构建了光储充一体化微网系统仿真模型并进行了仿真验证,仿真结果表明所提出的典型源-荷预测方法具有较高的收敛速度,预测精度也满足需求、多目标优化运行策略很好地解决了常规算法地“早熟”问题,能够满足多目标优化目标。
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