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提出了一种新的多目标粒子群优化(Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO )算法,用于求解电力系统的环境/经济调度问题。通过设计特定的约束修正因子,将不可行解修正成可行解,并在此基础上用惩罚函数法构建了新的适用于多目标粒子群的适应度函数模型。根据帕累托占优条件形成历史帕累托最优解集和全局帕累托最优解集,引入稀疏度排序法选择全局最优解,基于帕累托最优前沿的斜率特性,提出用斜率法筛选非劣解,采用基于模糊数学的满意度评价模型选择POF的折衷最优解。最后,用IEEE-30节点标准测试系统对所提算法进行了仿真测试,并与其他算法进行了对比。仿真结果表明所提算法可行、有效。 相似文献
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风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm ,IPSO)对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机(IPSO-LSSVM)的风电功率预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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大规模风电接入互联电力系统可能会导致电网联络线上严重的功率振荡。大型双馈风力发电系统能独立控制有功和无功功率,可以通过将控制信号附加到有功功率控制环节来调节输出的有功,以此用来阻尼系统功率振荡。针对系统中可能存在的功率振荡,采用广域测量数据并选择合适的反馈信号实现了快速的广域时滞阻尼控制。在建立的电力系统线性化模型中考虑了广域测量信号时滞。基于自由权矩阵方法获得了线性化模型标准化时滞鲁棒控制方法,可以由线性矩阵不等式进行求解。在此基础上,设计得到了广域时滞状态反馈控制器。控制器参数可以通过所提出的LMI迭代算法优化得到。结合状态观测理论获得了一种新型广域时滞输出反馈控制器。基于四机两区域仿真模型建立了含风电接入的互联电力系统研究模型。时域仿真表明,所提出的广域时滞阻尼控制器能有效地阻尼系统区间振荡。 相似文献
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含风电的互联电力系统时滞相关稳定性分析与鲁棒阻尼控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大区电网互联和风电接入互联电力系统后面临不同区域电网间的低频振荡问题,提出一种利用广域测量信号来增强互联电力系统区域间功率振荡阻尼的设计方法。基于自由权矩阵方法表示牛顿–莱布尼茨公式,公式可以由线性矩阵不等式进行求解,可以克服利用固定权矩阵带来的保守性。在利用自由权矩阵方法推导得到的时滞相关稳定性判据基础上,设计了广域时滞状态反馈控制器。结合状态观测理论设计了一种新型广域时滞输出反馈控制器。采用平衡截断技术对原系统和控制器进行降阶,实现了对互联电力系统的广域时滞阻尼控制。基于新英格兰测试系统建立了含风电接入的互联电力系统研究模型。时域仿真表明,所提出的广域时滞阻尼控制器能有效地阻尼系统区间振荡。 相似文献
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基于动态场景集和需求响应的二阶段随机规划调度模型 总被引:1,自引:0,他引:1
风电及负荷场景集作为随机规划调度的输入,对决策结果影响大。为使场景集刻画出风电及负荷的波动性,采用考虑随机变量相关性的动态场景法生成风电、负荷及净负荷的场景集,并从与调度接轨的角度提出相应的指标对场景质量进行评价。建立了一种基于here-and-now和waitand-see(HN-WS)的二阶段随机规划调度模型。该模型包含了日前与实时的关联性,决策过程融入了对实时场景已实现情况下的考虑,优化目标涵盖了日前阶段的燃料成本及实时阶段的平衡矫正期望成本。此外,为减少弃风,在调度模型中引入了激励型需求响应,与火电机组的备用容量进行协同优化。最后,采用爱尔兰电网的风电数据、Elia电网的负荷数据及改进的IEEE-118节点系统验证了所提调度模型的有效性。 相似文献