【摘 要】
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随着大规模风电并网,风电资源的随机性及不确定性给电力系统节能发电调度带来了新问题。为适应上述电力系统新情况,更好地实现电力系统的节能减排,本文基于多目标粒子群算法,
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随着大规模风电并网,风电资源的随机性及不确定性给电力系统节能发电调度带来了新问题。为适应上述电力系统新情况,更好地实现电力系统的节能减排,本文基于多目标粒子群算法,对含风电的节能发电调度进行研究。以火电机组总能耗最小和CO2排放量最小为共同目标函数,建立含风电的多目标节能发电调度模型,利用多目标粒子群算法进行模型求解,并引入半可行域的概念进行约束条件的处理。同时以1个含有10台火电机组和1个风电场的系统为算例进行验证。结果表明,多目标优化方案与以火电总能耗最小为目标的方案相比,CO2排放量减少8.16%,火电总能耗仅增加4.73%,与以CO2排放量最小为目标的方案相比,火电总能耗减少7.39%,CO2排放量仅增加1.73%。该方案实现了节省资源及降低排放的目的,对电力系统节能减排具有参考价值。
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