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大规模风电并网给电力系统的调度运行带来了巨大的挑战.本文提出改进的二阶段带补偿随机优化算法,用于考虑风场出力高维相依性的电网动态经济调度问题求解.首先,利用Copula函数描述多风场出力的高维相依性,获得多风场出力的联合分布;随后,引入二阶段带补偿随机优化算法解耦求解动态经济调度模型中的常规变量与随机变量;求解过程中,针对补偿费用期望值的计算受限于相依性风场维数,且对迭代方向指导不明确,导致算法收敛耗时长的问题,引入基于整体最小二乘的递推动态多元线性回归法对二阶段带补偿随机优化算法进行改进,通过补偿费用期望值的动态更新,促使两阶段模型的迭代求解快速收敛,克服了传统随机优化方法的"维数灾"弊端,使该算法能够用于考虑风场高维相依性的电网动态经济调度模型求解.最后利用IEEE 118节点系统和某省级实际电网系统验证了所提算法的有效性和实用性. 相似文献
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将膜计算方法用于求解电力系统动态经济调度优化问题。首先利用二次罚函数将多约束经济调度问题转化为无约束优化问题,对于膜计算的3个基本要素——膜内对象、膜结构和进化规则,该方法以各发电机组24时段的出力值作为膜内对象;采用具有嵌套结构的类细胞膜型膜结构,包含并行基本膜和拟高尔基体膜;在基本膜内执行交叉规则、变异规则、修正规则和保留规则,拟高尔基体被激活后执行移位规则、提取规则和目标导向规则。通过膜内对象不断进化择优,从而实现对动态经济调度问题的求解。基于IEEE 39和IEEE 118节点测试系统的算例,表明该文所提方法能够有效求解电力系统动态经济调度优化问题,与遗传算法和粒子群算法相比,该方法的计算结果和稳定性均更优,具有很好的应用前景。 相似文献
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