【摘 要】
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随着大规模风电并网,调度和弃风问题严重,且电动汽车无序、随机性入网也可能增加发电侧资源的负担。针对此问题,建立计及需求响应的风电与电动汽车协同调度的多目标优化模型,通过价格机制引导电动汽车入网,以负荷方差和车主支付费用最小为目标,并协调优化发电侧资源消纳风电。采用NSGA-Ⅱ算法求解模型,基于模糊决策理论求取其Pareto解集的折中解。算例分析表明:通过价格机制引导电动汽车入网能够削减负荷峰谷差和
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随着大规模风电并网,调度和弃风问题严重,且电动汽车无序、随机性入网也可能增加发电侧资源的负担。针对此问题,建立计及需求响应的风电与电动汽车协同调度的多目标优化模型,通过价格机制引导电动汽车入网,以负荷方差和车主支付费用最小为目标,并协调优化发电侧资源消纳风电。采用NSGA-Ⅱ算法求解模型,基于模糊决策理论求取其Pareto解集的折中解。算例分析表明:通过价格机制引导电动汽车入网能够削减负荷峰谷差和车主的支付费用;同时降低了火电机组的运行费用,尤其是火电机组的启停费用;不同的分时电价浮动比例对电动汽车
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A fiber in-line Fabry–Pérot interferometer is presented. The sensing head consists of a micro ellipsoidal air cavity and a small section of solid-core photonic crystal fiber. The reflective index(RI)
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