【摘要】：針對如何根據(jù)調(diào)峰容量等約束條件,優(yōu)化風(fēng)電、火電容量配置及送電落點(diǎn)問題,以風(fēng)電外送輸電工程建設(shè)投資、輸電損耗和棄風(fēng)電量損失為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),提出以功率平衡、風(fēng)電變化速率與火電調(diào)節(jié)速度匹配為約束條件,基于量子粒子群優(yōu)化算法研究直流外送落點(diǎn)及風(fēng)火打捆容量的優(yōu)化配置問題。量子粒子群優(yōu)化算法采用量子理論中的疊加態(tài)特性和概率表達(dá)特性,潛在地增加了粒子群算法中種群的空間分布多樣性和全局尋優(yōu)能力。運(yùn)用量子粒子群優(yōu)化算法以及構(gòu)建的優(yōu)化模型,以解決我國風(fēng)電跨區(qū)消納為目的,對某實(shí)際規(guī)劃區(qū)域的風(fēng)火容量進(jìn)行優(yōu)化配置,證明了所提模型和方法科學(xué)、有效。
[Abstract]:Aiming at the problem of how to optimize wind power, thermoelectric capacity configuration and power transmission drop point according to the constraint conditions such as peak shaving capacity, taking wind power transmission project construction investment, transmission loss and abandoned wind power loss as the optimization objective function, the power balance is put forward. Based on the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm, the optimal configuration of DC output-drop point and wind-fire bundles capacity is studied based on the matching of wind power variation rate and thermal power regulation speed. Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) uses the superposition state and probability expression characteristics of quantum theory, which can potentially increase the diversity of population distribution and the ability of global optimization in the PSO (Quantum Particle Swarm Optimization). By using the quantum particle swarm optimization algorithm and the constructed optimization model, in order to solve the problem of cross-area wind power absorption in China, the wind fire capacity of a practical planning area is optimized and configured. It is proved that the proposed model and method are scientific and effective.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;國網(wǎng)北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;
【分類號】：TM61

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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4 徐瓊t，

本文編號：2404624