基于绿色证书交易机制的含风电场电力系统动态环境经济调度

为了促进风电消纳以及提高电力系统的经济性,构建基于绿色证书交易机制的含风电场电力系统多目标动态环境经济调度（DEED）模型,提出一种基于反向学习混沌搜索的OLCS-MOEA/D算法的DEED调度求解方法。首先,采用广义反向学习初始化种群提高种群多样性,并引入基于Logistic映射的混沌搜索算法以增强算法局部搜索能力。然后,为了验证算法的性能,采用标准测试函数F1—F7进行测试,同时将该算法对模型进行求解,获得了比其他算法范围更广和分布均匀的Pareto解集前沿。最后,对基于绿色证书交易机制的动态环境经济调度与传统动态环境经济调度进行结果对比分析,通过仿真算例验证该模型和算法的有效性和优越性。     

大规模风电接入背景下自动发电控制研究现状与展望

随着风力发电装机容量的快速增长,大规模风电并入电网代替了同步发电机,导致其系统惯性和频率响应的降低,其频率调节性能有可能恶化,给电力系统运行和自动发电控制带来了一系列具有挑战性的问题。因此开发具有频率调节能力的风电作为调频资源,使它们能够有效地参与和应对严重的频率突发事件很有价值。首先,对风电并网给频率调节性能和调频资源的需求带来的影响进行了总结,然后分析了风电参与AGC的可行性,总结了风电参与调频的控制方法和风电参与AGC的控制策略,最后预测了大规模风电接入背景下自动发电控制的发展趋势。