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等效电量频率法是针对大多数随机生产模拟忽略负荷的时序性而难以计算系统动态费用的问题而提出的随机生产模拟方法。将等效电量频率法忽略的除本台机组外的其他机组故障影响纳入机组启停次数的计算中,形成了改进的等效电量频率法。该方法在计算负荷频率曲线的时候考虑了应变分量f(i)3(x)的影响,并引起机组开机期望值、系统失负荷概率、缺电成本和启停费用的改变。通过对EPRI 36机组的随机生产模拟结果进行分析和比较,结果表明改进算法对系统可靠性和经济性均有改善。 相似文献
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AGC机组调配问题是一个含连续和离散变量的混合非线性优化问题,提出了一种基于混沌多Agent的双重粒子群算法。该算法以混沌和粒子群优化算法以及多Agent技术为基础,利用混沌映射提高初始种群的质量,引入临界算子增强Agent的多样性。在算法迭代中,每一个Agent通过与其随机配置的邻居竞争、合作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机制,可以更稳定、快速地收敛到全局最优解。通过算例仿真结果表明,所提出的算法具有质量高的解、稳定性好的收敛特征和快的寻优速度。 相似文献
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针对利用风电制氢导致电解槽间歇式运行的问题,提出了考虑制氢效率特性的风氢系统容量配置优化方法。首先研究了电解槽的制氢效率特性,评估电解槽的最优工作区间;在此基础上,采取电网辅助购电策略,维持电解槽的最优运行;考虑售电收益、售氢收益、投资运维成本和弃风成本,以风氢系统联合收益最大化为目标,计及风氢系统稳定运行约束和风电出力爬坡约束,合理地分配风电上网功率和制氢功率。文章联合风电外送输电工程进行了风氢系统容量配置优化,为风氢系统的容量优化提供新思路。 相似文献
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随着电网中风电比重的不断提高,电网有限的输电能力造成的输电阻塞和弃风现象严重制约了风电的消纳。为提高风电的消纳能力,同时考虑电源和电网规划运行,以系统建设运行成本与弃风水平最小化为目标建立源网联合规划双层模型:外层-源网规划模型主要关注长时间尺度的系统网架规划问题,以系统建设运行成本和弃风水平最小为多目标;内层-系统运行模型主要关注短时间尺度的系统运行问题,以系统运行成本最小为单目标。通过改进型非劣分类遗传算法(NSGA-II)和CPLEX联合求解,得到风电最优的接入选址和输电网最佳扩容方案。通过算例分析了不同规划场景下的优化方案,所提规划模型能够有效提高风电消纳水平,减少系统投资运行成本。 相似文献
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随着大规模风电并网和电力市场的发展,风电场商被要求参与到电力市场中。由于风电的波动性和不可准确预测性,风电场商在竞标出力获取收益的同时,需要承担无法准确申报出力而导致的不平衡费用。本文遵循风电本身的客观规律,提出不平衡费用的收取需要考虑功率计划内偏差,详细推导在风电场风速满足威布尔分布情况下的风电场商日前市场竞标模型,该模型以风电场商期望收益最大化为目标,在日前市场风电场商获得竞标出力收入,在不平衡市场风电场商收取超过计划内偏差功率部分的不平衡费用。算例详细分析不平衡市场的报价、计划内偏差比例和不同风速分布参数对风电场商日前市场竞标出力的影响。 相似文献
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风电的大规模开发利用有助于缓解能源紧缺问题,然而,风电出力的波动性大并且其能量密度低,在进行风电外送的出线容量规划时,必须考虑风电功率整体波动特性的影响。本文以平抑风电功率为目标,基于低通滤波原理,并利用储能配置平抑风电功率输出,在一定置信水平下,基于CVaR对风电场群外送输电容量和储能功率及容量配置进行优化。通过算例表明,本文所提出的模型不仅可以降低外送输电容量上的投资,并且决策者可依据弃风电量和惩罚电量的大小选取合理的置信水平,而对外送输电容量和储能功率及容量进行优化配置。 相似文献
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从调度模式经济性角度评估电网风电出力接纳能力 总被引:1,自引:0,他引:1
随着风电并网容量的增加,电网出现了一定程度的弃风。调度模式直接影响电网接纳风电的能力。本文分别构建了综合考虑系统运行成本和弃风量最小的调度模式、系统运行成本最小的调度模式以及弃风量最小调度模式的模式。提出利用分层优化的思想求解,外层采用基于分段断点的动态规划法安排机组的启停,内层采用多智能体粒子群算法求解系统运行的相关指标。通过算例计算,从调度经济性角度分析不同调度模式下电网最佳风电出力接纳水平。 相似文献
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随着风电场规模的不断扩大,电网接纳风电能力的限制已成为风电场规划的一个重要影响因素。为了确定系统接纳风电的最佳水平,建立了综合考虑常规机组运行成本和风电场弃风量的调度模型。引入风电接纳水平系数,从常规机组和风电场运行的经济性角度提出了一种基于粒子群算法的风电接纳水平的优化方法。对含1个风电场和10台常规机组的系统进行了计算分析。针对该风电场的12组典型出力数据分别优化得到对应的最佳风电接纳水平值并分别采用逼近法和牛顿插值法确定了系统的最佳接纳水平,在该水平下的风电出力可以使系统在一个最佳经济点运行。该比例系数可以作为风电场规划的参考。 相似文献
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