【摘 要】
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本研究针对电力系统中涉及可再生能源和负荷的多重不确定性,经济、环境和鲁棒性多重优化目标,需求响应机制等情况下的复杂问题,以包含风力发电、光伏发电的电力系统为研究对象,从系统工程优化角度研究电力系统运行优化方法,为建立面向复杂运行工况的高效益和鲁棒性电力系统调度方法奠定了一定的理论基础。具体研究内容如下:首先,根据用户用电特性将负荷分为重要负荷,可转移负荷,可控制负荷,针对其属性不同,分类考虑需求响
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本研究针对电力系统中涉及可再生能源和负荷的多重不确定性,经济、环境和鲁棒性多重优化目标,需求响应机制等情况下的复杂问题,以包含风力发电、光伏发电的电力系统为研究对象,从系统工程优化角度研究电力系统运行优化方法,为建立面向复杂运行工况的高效益和鲁棒性电力系统调度方法奠定了一定的理论基础。具体研究内容如下:首先,根据用户用电特性将负荷分为重要负荷,可转移负荷,可控制负荷,针对其属性不同,分类考虑需求响应;其次,充分考虑各类不确定性因素的随机分布特征差异,构建了新型的基于分类概率机会约束的不确定性集合,以实现对调度方案鲁棒性的准确描述;然后,将鲁棒度纳入协同优化目标,建立环境、经济、鲁棒多目标优化调度模型,充分考虑了经济性、环保性和鲁棒性三者间的相互制约关系,消除了鲁棒性预先设定的主观性;接着,针对上述复杂的环境经济鲁棒多目标优化调度模型,本研究提出并行多目标微分进化算法对该模型进行求解,设计了目标任务的分解策略,各计算引擎(内核)的并行分配策略以及各计算内核之间的互相通信策略;最后,本研究设计了基于空间虚拟理想解最短的折衷选优方法,求解得出满足各约束条件的最优折衷解。算例分析结果验证了本研究所提方法的有效性及优越性,研究成果可同样拓展应用于智能电网规划、微电网优化运行等其他领域。
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