【摘 要】
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结合我国当前严峻的弃风形势和分散式风电场良好的发展趋势,提出了一种分散式风电场多目标规划方法。引入潮流熵描述系统潮流均衡度,以系统整体运行成本和潮流熵最小作为目标
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51190105)~~
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结合我国当前严峻的弃风形势和分散式风电场良好的发展趋势,提出了一种分散式风电场多目标规划方法。引入潮流熵描述系统潮流均衡度,以系统整体运行成本和潮流熵最小作为目标函数。采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)处理风速、负荷的不确定性和相关性,在建立传统电力系统静态约束模型的同时,对弃风率及限电次数进行机会约束。将智能优化算法应用到风电场的选址定容中,并研究了不同因素对规划结果的影响。IEEE 9节点系统算例表明:所提方法能够兼顾经济效益、风电利用率,同时使电网具备对负荷变化更强的适应性,结果同时体现了常规机组爬坡能力和风速相关性对风电规划容量的重要影响。
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