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基于混沌群粒子优化-情景约简算法的混合电力系统机组组合模型及其求解
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:《电网技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM73[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]陕西省电力公司,陕西省西安市710048
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(71271082)~美国能源基金会项目(G-1006-12658).
作者: 田廓[1]
中文摘要:

风电等新能源发电机组的大规模并网,对传统电力系统的安全稳定运行带来了新的问题。研究了一种含有风-火-储联合运行的混合电力系统,通过构建机组组合问题模型,利用情景树方法模拟风电出力的不确定性的随机特性,将混沌群粒子优化算法引入情景约简算法,改善随机模拟结果和提高最优解的搜寻能力。算例分析结果表明,得到的机组组合方案能够尽量多调度风电机组,降低火电机组的运行成本,适应节能减排工作需要。

英文摘要:

Large-scale grid-integration of new energy sources such as wind power generation and so on leads to new problems in secure and stable operation of traditional power grids. For a hybrid power grid containing thermal power plants, wind farms and energy storage equipments, by means of constructing a unit commitment model and the stochastic property of wind power output uncertainty is simulated by scenario tree. Leading chaos embedded particle swarm optimization (CEPSO) into scenario reduction algorithms (SRA) the results of stochastic simulation and the ability to search the optimal solution are improved. Taking a hybrid power system composed of a wind farm and a 10-machine system as simulation example, simulation results show that the obtained unit commitment scheme can dispatch as many wind power units as possible and the operational cost of thermal generation units can be reduced to suit to the demand of energy conservation and emission reduction.

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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600