【摘 要】
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风能是一种不产生任何污染物排放的可再生能源，其作为我国发展新能源的主要方向之一，发展潜力巨大。但由于风速的间歇性和不可控性，使得大容量风电并网给电力系统带来了更多的不确定性因素。本文将考虑负荷、风速的不确定性，将风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)理论融入到含风电场的电力系统短期经济调度模型中，在最小化运行成本的同时，降低不确定因素对系统产生的风险。另外，本文采用了遗传算法和免疫算法相结合
【机 构】
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天津市电力公司滨海供电分公司 天津300450
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风能是一种不产生任何污染物排放的可再生能源，其作为我国发展新能源的主要方向之一，发展潜力巨大。但由于风速的间歇性和不可控性，使得大容量风电并网给电力系统带来了更多的不确定性因素。本文将考虑负荷、风速的不确定性，将风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)理论融入到含风电场的电力系统短期经济调度模型中，在最小化运行成本的同时，降低不确定因素对系统产生的风险。另外，本文采用了遗传算法和免疫算法相结合的优化方法，并引用自适应理论来提高算法的效率，通过十机系统的仿真计算，验证了该模型和算法的可行性。
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