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研究生: 董冠志
Tung, Kuan-Chih
論文名稱: 微型電網的電能排程最佳化
Optimal Scheduling of Electric Energy for Microgrid Power Dispatch
指導教授: 張簡樂仁
Chang-Chien, Le-Ren
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 電機工程學系
Department of Electrical Engineering
論文出版年: 2017
畢業學年度: 105
語文別: 中文
論文頁數: 90
中文關鍵詞: 微型電網電能調度最佳化排程
外文關鍵詞: Microgrid, power dispatch, optimal scheduling
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  • 由於再生能源與分散式電源的發展,微型電網成為近年來相當熱門的研究課題。本研究基於一微型電網,考量裝設太陽能、風力發電、柴油發電機與儲能電池搭配來供給微型電網的負載需求。在已知柴油四段式成本、再生能源發電量與負載量下,利用Matlab軟體內建的基因演算法與GAMS內建的IPOPT解法器,求得儲能電池充放電與柴油發電機放電排程以求最低燃油成本。最後考量實際情況,將線路損失加入到排程限制式中,使得求得的最低燃油成本更符合真實情況。

    Due to emerging development of renewable resources and distributed generation, microgrid has become a popular topic in recent studies. This research focuses on the dispatch coordination inside a microgrid which consists of solar, wind, and diesel generations, supplemented by a battery storage system to supply the microgrid demand. Based on the four segments of the diesel fuel cost and forecast of renewable generation and demand, the optimal scheduling of energy management for battery storage system as well as diesel generation is carried out to minimize the diesel cost by both genetic algorithm written in MATLAB, and the IPPOT solver written in GAMS. Finally, line loss is included in the constrained formula to obtain the minima of diesel cost in order to make the optimal solution be more practical to the real microgrid condition.

    目錄 中文摘要 I Abstract II 誌謝 VIII 目錄 IX 表目錄 XII 圖目錄 XIV 符號索引 XVII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 本文貢獻 2 1.3 本文架構 3 第二章 排程最佳化數學模型 5 2.1 問題描述 5 2.2 燃料成本 5 2.3 經濟調度 6 2.3.1 不考慮線路損失 7 2.3.2 考慮線路損失 7 2.4 線路損失因數 8 2.5 目標凾數 10 2.5.1 條件限制式 10 第三章 系統分析工具介紹 15 3.1 分析工具介紹Digsilent 15 3.1.1 柴油發電機 15 3.1.2 太陽能模組模型 18 3.1.3 儲能系統模型 22 3.1.4 風力發電機 27 3.2 最佳化工具介紹 31 3.2.1 基因演算法 31 3.2.1.1 流程介紹 31 3.2.2 GAMS 33 第四章 不考慮線損最佳化排程分析 35 4.1 再生能源發電量模擬 35 4.1.1 風力發電 35 4.1.2 太陽能發電 37 4.2 家庭負載 39 4.3 案例分析 41 4.3.1 案例設定 41 4.3.2 案例一 42 4.3.3 案例二 48 4.4 案例討論 53 第五章 考慮線損最佳化排程分析 54 5.1 澎湖花嶼島單線圖 54 5.2 線路損失 55 5.3 案例分析 57 5.3.1 案例一 58 5.3.2 案例二 69 5.3.3 案例三 74 5.3.4 案例四 79 5.4 案例討論 84 第六章 結論與未來研究方向 85 6.1 結論 85 6.2 未來研究方向 86 Reference 88

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    下載圖示 校內:2020-08-18公開
    校外:2020-08-18公開
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