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采用改进生物地理学算法的风电并网电力系统多目标发电调度

关注热度:109   来源:新能源学术论文  作者:陈道君 龚庆武 乔卉 赵简
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【摘要】:构建了兼顾能源环境效益和发电经济性的风电并网电力系统多目标发电调度(multi-objective generation dispatch,MOGD)模型,为了快速准确求解该模型,达到为决策者提供合理候选调度方案的目的,将生物地理学(biogeography-based optimization,BBO)算法用于解决风电并网电力系统MOGD问题。采用余弦迁移模型、混合迁移算子、基于柯西分布的变异算子和相似体检测技术等策略来改善BBO算法的性能。提出综合模糊支配度和分布密度的帕累托(Pareto)解集排序方法,促进Pareto最优前沿(Paretooptimal front,POF)向理想Pareto前沿逼近,并保持解集的多样性。以含6台火电机组和1个并网风电场的电力系统为例进行仿真计算,结果验证了改进生物地理学算法在求解多目标发电调度问题方面的可行性和有效性。
【作者单位】: 武汉大学电气工程学院;
【关键词】并网风电系统 多目标发电调度 模糊支配度 Pareto最优前沿 改进生物地理学算法
【基金】:教育部博士研究生学术新人奖资助(5052011207016) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(201120702020009)~~
【分类号】:TM73;TM614
【正文快照】:
0引言随着全球能源枯竭和环境污染等问题的日益突出,加大利用可再生能源力度,减少化石能源消耗,保护生态环境已经成为全社会的共识。风力发电近年来在中国出现了跳跃式的增长,截至2010年年底,中国的累计风电装机已经达到44 734 MW,位居世界第一[1]。在此背景下,兼顾环境保护和


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关键词: 并网风电系统

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