基于混沌群粒子优化?情景约简算法的混合电力系统机组组合模型及其求解

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风电等新能源发电机组的大规模并网,对传统电力系统的安全稳定运行带来了新的问题。研究了一种含有风-火-储联合运行的混合电力系统,通过构建机组组合问题模型,利用情景树方法模拟风电出力的不确定性的随机特性,将混沌群粒子优化算法引入情景约简算法,改善随机模拟结果和提高最优解的搜寻能力。算例分析结果表明,得到的机组组合方案能够尽量多调度风电机组,降低火电机组的运行成本,适应节能减排工作需要。 The large-scale integration of wind power and other new energy generating units brings new problems to the safe and stable operation of traditional power systems. This paper studies a hybrid power system with wind-fire-storage combined operation. By constructing a unit-combination problem model and using the scenario tree method to simulate the random characteristics of wind power output uncertainty, the particle swarm optimization algorithm is introduced into the scenario reduction algorithm , Improve stochastic simulation results and improve the search ability of the optimal solution. The results of the example analysis show that the proposed unit combination scheme can schedule as many wind turbines as possible, reduce the operating costs of thermal power units and meet the needs of energy conservation and emission reduction.
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