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随着风能资源的广泛应用,机组组合问题求解愈显复杂。以减少煤耗费用提高系统经济性为目标,提出一种采用遗传萤火虫算法求解含风电电力系统机组组合问题的新方法。引入遗传算法双矩阵通路判断及约束修复策略,提高了初始解生成质量及产生速度;再利用萤火虫算法求解连续负荷经济优化分配,给出自适应交叉概率,从而提高了算法的收敛速度。应用所提算法对经典10机系统优化仿真表明,与其他算法相比,该方法能合理安排机组组合,提高系统供电的经济性,具有较好的实用价值。 相似文献
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针对现有方法模型简单、气象因素考虑不足和缺少异常数据检测等问题,提出一种基于相对密度离群因子(relative RDOF)异常检测和支持向量回归(SVR)组合的场地校准模型。首先,通过RDOF与四分位法对测风塔与风电机组距下垫面相同高度风速间的风速比进行异常数据检测,间接实现风速预处理;同时,根据测风塔与风电机组相同高度风切变序列的相关性,动态引入大气稳定度等级,与多种常规自然因素共同作为模型输入。然后,建立SVR场地校准模型修正风速。最后,通过算例验证,并与国际电工委员会(IEC)标准方法进行对比。结果表明,该方法可有效提升场地校准模型的风速修正精度。 相似文献