【摘 要】
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针对多场景下含风电场的电力系统多目标最优潮流问题,阐述了风电机组输出功率典型场景,构建了以煤耗成本最小和碳排放最小为目标的含风电场多目标最优潮流模型,采用模糊熵权
【基金项目】
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中央财政支持地方高校发展专项资金项目(粤财教[2016]202号)
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针对多场景下含风电场的电力系统多目标最优潮流问题,阐述了风电机组输出功率典型场景,构建了以煤耗成本最小和碳排放最小为目标的含风电场多目标最优潮流模型,采用模糊熵权法对多目标优化问题进行求解。提出一种组合混沌自适应粒子群优化算法(Combined Chaotic Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm,CCAPSOA),根据最优粒子的引导能力动态改变其寿命,在其引导能力不足时,采用一种多项式变异策略,引入竞争个体与最优粒子竞争,使算法全局寻优能力得到加强
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