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高比例可再生能源接入电网使得规划问题更加复杂。提出考虑电力系统灵活性的网-储联合规划方法。分析风电和光伏出力的相关性,采用蒙特卡罗方法生成大量可再生能源发电和负荷场景。基于k-means聚类算法对生成的场景进行缩减,并利用改进的遗传算法确定最优聚类数。通过斯皮尔曼系数筛选典型场景,构建考虑生成概率的典型场景集合。建立以提升灵活性、降低投资成本为目标的双层网-储联合规划模型,并采用灰狼算法迭代求解。算例分析结果表明所提网-储联合规划方案能够有效地提升电力系统灵活性,促进可再生能源消纳。 相似文献
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高比例可再生能源接入电网使得规划问题更加复杂。提出考虑电力系统灵活性的网-储联合规划方法。分析风电和光伏出力的相关性,采用蒙特卡罗方法生成大量可再生能源发电和负荷场景。基于k-means聚类算法对生成的场景进行缩减,并利用改进的遗传算法确定最优聚类数。通过斯皮尔曼系数筛选典型场景,构建考虑生成概率的典型场景集合。建立以提升灵活性、降低投资成本为目标的双层网-储联合规划模型,并采用灰狼算法迭代求解。算例分析结果表明所提网-储联合规划方案能够有效地提升电力系统灵活性,促进可再生能源消纳。 相似文献
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