【摘要】：与传统发电方式相比,风力发电具有无煤耗和无污染的优势,但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响。将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中,同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势,在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数,从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型。在优化方法方面,依据混沌理论,将免疫算法和粒子群算法相结合,建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法(ICPSO),通过混沌初始化和浓度的控制,克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势,并在仿真中证明了其有效性。
【作者单位】：
上海交通大学电气工程系;上海市电力公司电力交易中心;
【关键词】： 风速 风电成本 电力系统 短期调度 人工免疫 粒子群法
【基金】：国家863高技术基金项目(2007AA05Z458)~~
【分类号】：F407.61
【正文快照】：
【关键词】： 风速 风电成本 电力系统 短期调度 人工免疫 粒子群法
【基金】：国家863高技术基金项目(2007AA05Z458)~~
【分类号】：F407.61
【正文快照】：
0引言经济调度(Economic Dispatch,ED)问题考虑的目标主要是寻求在满足负荷需求的情况下使得成本最小的合理发电方式,即一种可以从可用发电机中找到最优分配的方法。在广泛使用替代能源之前,ED问题只包括传统的火电机组,这些机组需要消耗大量的不可再生能源并排放CO2,SO2和NO
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