智能微电网产能分布大数据控制
由于能源危机,可再生能源的开发与利用已成为关注的焦点问题。智能微电网作为一种充分利用可再生能源产能的方式,现已在电力系统中得到了广泛应用与研究。而可再生能源在智能微电网中的产能,因为容易受到自然地理环境条件的影响,所以具有间歇性和波动性的特征,这些特征增加了产能的不稳定性,并已成为电力系统安全和稳定运行的主要影响因素。因此,本文从智能微电网产能出发,为稳定、合理利用可再生能源发电提供控制策略的参考依据,这对提高智能微电网的安全性能和调度优化具有非常重要的意义。本文首先对智能微电网中分布式产能系统进行了基础的背景研究,归纳总结了产能系统具有间歇性和数字化特点。根据可再生能源产能的间歇性,提出风能质量的评价方法,从而为智能微电网的合理运行提供控制策略的参考依据。针对智能微电网可再生能源供电存在的间歇性问题,首先考虑产能系统中风力发电,分析了影响风能的主要因素,并对主要因素进行量化处理,提出了一种风能质量的评价方法。然后,根据风能质量的评价方法设计出Map和Reduce过程,并通过辽宁省气象局实测的风能数据对风能质量的评价方法进行实证分析。根据实证结果对使用风能的推荐等级进行划分,并得出风能在不同时间段的使用推荐等级,从而为智能微电网中产能系统提供有效的月份和季度调度计划,进一步促进智能微电网可再生能源产能的合理、稳定运行。针对智能微电网可再生能源供电具有数字化的特点,引入海量数据处理的Hadoop技术,重点讨论了分布式文件系统、并行计算框架以及三种运行模式,搭建了Hadoop伪分布运行模式,并根据风能质量的评价方法设计了MapReduce过程。
- 作者：
- 刘璐
- 学位授予单位：
- 大连工业大学
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2018年
- 导师姓名：
- 刘俐
- 中图分类号：
- TM76；TP311.13
- 关键词：
- 智能微电网产能；Hadoop；风能质量；控制策略
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