【摘 要】
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因风、光出力存在较大的波动性,大规模的风、光电并网会影响微电网的经济调度运行.为研究在短时间尺度下风、光电并网对微电网的经济调度影响,以模糊神经网络算法对风、光出力进行预测,并结合三种不同场景,建立以融合日前1h尺度优化与日内15 min尺度滚动修正,及1 min尺度实时调度的短期优化调度模型.以微电网综合效益最大化为目标,对短时间尺度下微电网的经济调度采取更加精细化的调度策略.结果表明,微电网能在不同场景的短期尺度下,提高各电源的精细化调度水平,实现经济效益最大化.
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,山东 青岛266590
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因风、光出力存在较大的波动性,大规模的风、光电并网会影响微电网的经济调度运行.为研究在短时间尺度下风、光电并网对微电网的经济调度影响,以模糊神经网络算法对风、光出力进行预测,并结合三种不同场景,建立以融合日前1h尺度优化与日内15 min尺度滚动修正,及1 min尺度实时调度的短期优化调度模型.以微电网综合效益最大化为目标,对短时间尺度下微电网的经济调度采取更加精细化的调度策略.结果表明,微电网能在不同场景的短期尺度下,提高各电源的精细化调度水平,实现经济效益最大化.
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