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基于混合遗传算法的电力系统源网协同调度 总被引:1,自引:0,他引:1
新形势下电力系统中源(指发电与负荷)网(指输电设备)间呈现日趋交织纠结的矛盾,传统的固定电网结构条件下发电跟踪负荷的经济调度面临挑战。由此,在经济调度原有条件的基础上,将电网输电支路状态纳入决策量,并计及电网拓扑连通性条件,提出了一种源网协同调度模型。该模型在协调的经济调度决策中纳入电网拓扑的合作作用,以在满足系统运行约束条件的基础上挖掘系统实现发电负荷功率平衡的协同能力。针对该模型,给出了遗传算法和线性规划内点法混合求解方法。最后,算例分析说明了所提方法的有效性 相似文献
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综合能源系统作为能源互联网的重要实现形式,一方面通过多能互补与市场机制提升了能源的利用效率,但另一方面也引入了更多的风险因素.为了保障综合能源系统的安全性,建立针对综合能源系统风险评价体系的重要性日益凸显.在此背景下,通过对综合能源系统中的风险因素进行识别、探究,将综合能源系统的风险分为规划、调度以及运行风险3类,建立综合能源系统风险评价体系;并对每一类型的风险提出相应的预防措施或相应对策,提高综合能源系统对各类风险的抵抗能力.结合实际算例,评估各类风险带来的危害程度,并验证解决措施的有效性,在风险评估的基础上对风险进一步管控,有利于提高综合能源系统风险管控水平. 相似文献
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为了有效提高电力物资细分科学性以及需求预测合理性,文章以物资需求特性为突破口,构建了基于NPCA-SOFM算法的电力物资细分模型.首先,为消除指标标准化造成的指标变异和信息丢失影响,采用非线性主成份分析法(NPCA)进行降维处理;然后,运用SOFM神经网络算法对降维后的主成份进行聚类分析;最后,通过算例分析验证文中方法的有效性,结果表明相较于PCA-SOFM和单独采用SOFM算法,NPCA-SOFM神经网络算法聚类性能更具优势,且降维效果更明显,可为电力物资集约化管理和企业运营决策提供参考意义. 相似文献
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