【摘 要】
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可再生能源和负载需求的剧烈波动会降低微电网运行的可靠性,因此,确定性调度策略无法对含有不确定性因素的微电网做出精确、可靠、优化的调度决策.为此,本文提出一种基于蒙特卡洛模拟的随机优化框架.为了合理处理预测结果存在的不确定性,采用基于预测误差概率分布假设的随机模拟方法对不确定性进行量化.储能容量增加可以消纳更多的可再生能源,但是对应的储能成本也增加.本文采用粒子群优化算法进行优化求解,从而确定最优的
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230026
【出 处】
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第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会(19th CCSSTA 2018)
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可再生能源和负载需求的剧烈波动会降低微电网运行的可靠性,因此,确定性调度策略无法对含有不确定性因素的微电网做出精确、可靠、优化的调度决策.为此,本文提出一种基于蒙特卡洛模拟的随机优化框架.为了合理处理预测结果存在的不确定性,采用基于预测误差概率分布假设的随机模拟方法对不确定性进行量化.储能容量增加可以消纳更多的可再生能源,但是对应的储能成本也增加.本文采用粒子群优化算法进行优化求解,从而确定最优的经济成本和电池容量.与确定性方法相比,试验结果证明随机优化算法具有更高的鲁棒性.
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