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基于光伏预测的微电网能源随机优化调度
  • ISSN号:1000-9787
  • 期刊名称:《传感器与微系统》
  • 时间:0
  • 分类:TM71[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院网络化控制系统重点实验室,辽宁沈阳110016, [2]中国科学院大学,北京100049, [3]内蒙古上都发电有限责任公司,内蒙古027200
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61100159); 中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KGCX2—EW—104)
中文摘要:

可再生能源的间歇性和负荷的随机性对微电网能源管理系统(EMS)产生了巨大的挑战。在随机环境下的能源优化调度问题在微电网的研究中具有重要意义。以微电网中光伏发电系统的功率预测为基础,将光伏预测误差当做随机变量,建立了一种基于期望模型的能源随机优化调度模型。用Monte Carlo模拟方法生成了光伏发电预测误差的情景集,应用粒子群优化算法来解决随机优化调度模型。通过与确定性模型产生的调度方案相对比,证明了随机优化调度模型更加有效。

英文摘要:

Intermittent and stochastic loads of renewable energy generate great challenges to micro-grid energy management systems( EMS). Issue of energy optimal scheduling in research of micro-grid under stochastic environment has important meaning. An energy stochastic optimization scheduling model based on expectation model is set up by considering uncertainties associated with photovoltaic forecasting. A scenarios of photovoltaic forecasting error is generated Monte Carlo model approach is employed to characterize the random nature of uncertainty according to probability density function. Then,particle swarm optimization algorithm is applied to solve stochastic optimization scheduling model. Through comparing with scheduling scheme gemerated by deterministic model,the effectiveness of proposed stochastic optimization scheduling model is verified.

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期刊信息
  • 《传感器与微系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
  • 主编:吴亚林
  • 地址:哈尔滨市南岗区一曼街29号四十九所
  • 邮编:150001
  • 邮箱:st_chinasensor@126.com
  • 电话:0451-82510965
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1537/TN
  • 邮发代号:14-203
  • 获奖情况:
  • 获全国优秀科技期刊三等奖,获1996年度黑龙江省科技期刊评比,优秀科技期刊壹等奖,获《CAJ-CD》执行优秀奖,获信息产业部2001-2002年度电子科技期刊规范化奖,获信息产业部2003-2004年度优秀电子科技期刊奖,获信息产业部2005-2006年度优秀电子科技期刊奖,获工业和信息化部2007-2008年度电子精品科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:10819