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考慮電量效益和負(fù)荷跟蹤效益的風(fēng)蓄聯(lián)合運行多目標(biāo)模糊優(yōu)化調(diào)度

發(fā)布時間:2018-04-21 19:09

  本文選題:風(fēng)蓄聯(lián)合運行 + 多目標(biāo)模糊優(yōu)化。 參考:《電氣應(yīng)用》2014年21期


【摘要】:為了解決由于大規(guī)模風(fēng)電波動性和反調(diào)峰特性對電網(wǎng)帶來的調(diào)峰困難,建立了風(fēng)蓄聯(lián)合運行多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,綜合考慮了聯(lián)合運行的電量效益和負(fù)荷跟蹤效益。通過求解單目標(biāo)問題和建立隸屬度函數(shù),實現(xiàn)了多目標(biāo)問題模糊化,將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題。采用動態(tài)調(diào)整慣性因子粒子群算法對該非線性規(guī)劃問題進行了求解。通過仿真算例,表明了多目標(biāo)模型比單目標(biāo)模型能夠取得更好的綜合效益,電網(wǎng)可以根據(jù)實際需求選取合適的伸縮系數(shù),滿足調(diào)度的需求。
[Abstract]:In order to solve the problem of peak shaving caused by large-scale wind power fluctuation and backpeak-shaving characteristics, a multi-objective optimal dispatching model for wind storage joint operation is established, which considers the power efficiency and load tracking benefit of combined operation. By solving the single-objective problem and establishing the membership function, the multi-objective problem is fuzzied, and the multi-objective problem is transformed into the single-objective problem. The nonlinear programming problem is solved by dynamically adjusting inertia factor particle swarm optimization algorithm. The simulation results show that the multi-objective model can achieve better comprehensive benefits than the single-objective model, and the power grid can select the appropriate expansion coefficient according to the actual demand to meet the needs of the dispatching.
【作者單位】: 河北省輸變電設(shè)備安全防御重點實驗室華北電力大學(xué);
【分類號】:TM614

【參考文獻】

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