【摘 要】
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随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响。提出了一种改进的粒子群优化算法,用来求解含风电场的电力系统动态经济调度问题。优化
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家863专项基金项目（2007AA05Z458）
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随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响。提出了一种改进的粒子群优化算法,用来求解含风电场的电力系统动态经济调度问题。优化模型中引入了正、负旋转备用约束,以应对风电功率预测误差给系统调度带来的影响,并在目标函数中计及了常规机组的发电效应带来的能耗成本。以经典的10机系统为算例,通过与基本的粒子群算法和遗传算法进行比较,验证了所提算法的可行性和有效性。该方法可以节省较多的发电成本,具有较高的实用价值。
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