【摘 要】
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风电与光伏并网显著增加了电力系统运行调度的不确定性,在某一时隙其所能发出的最大功率往往在某一确定值附近按一定的概率分布随机波动,而经过预测所得到的功率与实际功率之
【机 构】
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现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林省吉林市 132012
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风电与光伏并网显著增加了电力系统运行调度的不确定性,在某一时隙其所能发出的最大功率往往在某一确定值附近按一定的概率分布随机波动,而经过预测所得到的功率与实际功率之间存在预测误差.当风机与光伏实际所能发出的最大功率小于调度方案中安排的功率时,会影响所制定的调度策略,甚至可能会造成运行成本的大幅上升.为了研究可再生能源出力不确定性对微电网调度的影响,该文将微源按照调频特性分成基础负荷功率电源和调频电源两类,提出基于电源分类的两步式优化调度方法,采用蒙特卡洛法,对考虑可再生能源不确定性的成本函数值的期望和方差进行估计,并通过采样得到一定数量的样本,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)找到使得样本成本均值最小的调频电源装机计划以及基础负荷功率电源调度计划.最后利用BP神经网络构建调频电源的调频策略.在大量抽样样本背景下,通过算例分析验证所提的两步式调度方法的合理性和有效性.
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