| 特高压输电通道风火打捆配置方案及其概率灵敏度分析 |
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| 引用本文： | 金维刚,李勇,印永华,秦晓辉,汪文达,郭晓云.特高压输电通道风火打捆配置方案及其概率灵敏度分析[J].电力系统自动化,2016,40(6):126-133. |
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| 作者姓名： | 金维刚 李勇 印永华 秦晓辉 汪文达 郭晓云 |
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| 作者单位： | 国家电网公司华中分部(华中电网有限公司), 湖北省武汉市 430077,国家电网公司华中分部(华中电网有限公司), 湖北省武汉市 430077,中国电力科学研究院, 北京市 100192,中国电力科学研究院, 北京市 100192,武汉大学电气工程学院, 湖北省武汉市 430072,武汉大学电气工程学院, 湖北省武汉市 430072 |
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| 基金项目： | 国家电网公司科技项目(XT71-14-039) |
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| 摘 要： | 在特高压输电通道优化运行问题中,如何选择合适的输电容量和风火打捆配置方案对电网经济稳定运行尤其重要,为此文中提出一种规划方法。首先建立了考虑受端电网稳定性和经济性的静态安全指标、暂态稳定指标、电压稳定指标、经济运行指标和电力电量需求指标的指标体系,在此基础上,建立了多目标优化模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解,得到满足各约束条件的非劣解集,作为风火打捆输电的备选方案;然后采用多目标决策方法对备选方案进行排序,得到最优方案;最后基于概率灵敏度分析方法,分析了评价指标体系中各指标值的不同取值及备选方案数量变化对排序结果的影响,以衡量决策过程中各种不确定因素对决策结果的影响程度。此外还对比分析了采用不同的赋权方法和决策方法时,方案排序结果变化情况以及最优方案的鲁棒性。通过某地区电网案例分析验证了所提出规划方法的有效性。
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| 关 键 词： | 特高压输电 风力发电 风火打捆 多目标优化 概率灵敏度分析 蒙特卡洛模拟 |
| 收稿时间： | 2015/6/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2/3/2016 12:00:00 AM |
Optimum Scheme and Its Probabilistic Sensitivity Analysis for Wind Power Transmitted Through UHV Transmission Corridors Bundled with Thermal Power |
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| JIN Weigang,LI Yong,YIN Yonghu,QIN Xiaohui,WANG Wenda and GUO Xiaoyun.Optimum Scheme and Its Probabilistic Sensitivity Analysis for Wind Power Transmitted Through UHV Transmission Corridors Bundled with Thermal Power[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(6):126-133. |
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| Authors: | JIN Weigang LI Yong YIN Yonghu QIN Xiaohui WANG Wenda and GUO Xiaoyun |
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| Affiliation: | Central China Branch of State Grid Corporation of China(Central China Power Grid Company Limited), Wuhan 430077, China,Central China Branch of State Grid Corporation of China(Central China Power Grid Company Limited), Wuhan 430077, China,China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China,China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China,School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China and School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ultra-high voltage(UHV)transmission wind power generation wind power bundled with thermal power multi-objective optimization probabilistic sensitivity analysis Monte Carlo simulation |
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