【摘 要】
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随着风电入网规模的日益增加,合理协调风电出力与传统电力能源已成为电力系统调度面临的一个新挑战。通过定义实时电力不足期望(real-time EDNS,REDNS)以衡量系统实时响应风
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110141110032)
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随着风电入网规模的日益增加,合理协调风电出力与传统电力能源已成为电力系统调度面临的一个新挑战。通过定义实时电力不足期望(real-time EDNS,REDNS)以衡量系统实时响应风险水平,在此基础上提出了实时响应风险水平约束,并将该约束纳入调度当中,与用确定性方法确定系统备用容量相比,采用REDNS水平约束可以使系统在调度周期内各个时段响应风险水平维持一致,自动调整系统备用容量。在风电优先上网的前提下,以降低系统运行的经济性指标和保证火电、水电机组平稳运行为目标,构建了风?火?水多目标协调优化调度模型。通过引进学习环节和构建独立的备用选择集改进多目标粒子群算法性能,提出了一种新的多目标粒子群算法(new multi-objective particle swarm optimization,NMPSO)。采用加入一个风电场的10机组测试系统进行了仿真,结果验证了上述方法和模型的正确性和有效性。
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