【摘 要】
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随着风电接入电网的比例不断提高,风电的随机性和不可控性给系统发电计划和调度带来一些困难,将满足一定置信概率的风电功率区间预测信息纳入到电力系统发电计划中有利于保证
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室（华中科技大学）
【基金项目】
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国家863高技术基金项目（2011AA05A101）, 国家重点基础研究发展计划项目（973项目）（2012CB215100）~~
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随着风电接入电网的比例不断提高,风电的随机性和不可控性给系统发电计划和调度带来一些困难,将满足一定置信概率的风电功率区间预测信息纳入到电力系统发电计划中有利于保证电力系统运行的可靠性。为此提出基于风电功率区间预测的日前机组组合模型,同时基于量子离散粒子群算法(quantum-inspired binary particle swarm optimization,QBPSO)提出一种改进的QBPSO算法。该方法采用改进的QBPSO来处理机组启停问题,采用原对偶内点法来处理负荷经济分配问题。在QBPSO中,通过采用部分贪心变异策略,使粒子易于跳出局部最优解;采用启发式调整规则,修正越界个体,进而提高算法的效率和解的精度。通过10~100机系统仿真算例验证了模型和算法的有效性。
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