基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度

被引:53
作者
江岳文
陈冲
温步瀛
机构
[1] 福州大学电气工程与自动化学院
关键词
风力发电; 电力系统; 经济调度; 机会约束规划; 随机模拟; 粒子群算法;
D O I
暂无
中图分类号
TM734 [电力系统调度自动化]; TM614 [风能发电];
学科分类号
080802 ; 0807 ;
摘要
由于风电具有随机性,目前尚无法较准确预测其出力,因此含有风电的电力系统经济调度不再是一个常规意义下的确定性问题。利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解。本文建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统经济调度数学模型,以概率的形式描述相关约束条件,考虑了机组的爬坡约束、出力限制,线路潮流限制、备用约束及负荷平衡等约束条件,利用基于随机模拟的粒子群算法求解该问题。通过IEEE30节点系统的算例验证,表明该模型与算法的有效性。
引用
收藏
页码:37 / 41
页数:5
相关论文
共 16 条
[1]   应用粒子群优化算法求解可用输电能力 [J].
郭远帆 ;
杨峰 ;
董朝霞 .
电工电能新技术 , 2006, (04) :52-57
[2]   粒子群-神经网络混合算法在三相整流电路故障诊断中的应用 [J].
蔡金錠 ;
付中云 .
电工电能新技术 , 2006, (04) :23-26
[3]   考虑发电机报价曲线的发电计划偏差的β-PSO优化方法研究 [J].
董根源 ;
温步瀛 ;
江岳文 .
电力自动化设备, 2006, (07) :18-21+25
[4]   市场竞争条件下的发电机组启停机计划优化 [J].
温步瀛 ;
陈冲 ;
程浩忠 .
电网技术, 2006, (06) :67-72
[5]   含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法 [J].
陈海焱 ;
陈金富 ;
段献忠 .
电力系统自动化, 2006, (02) :22-26
[6]   改进粒子群优化算法在工程优化问题中的应用研究 [J].
冯奇峰 ;
李言 .
仪器仪表学报, 2005, (09) :984-987+990
[7]   风电场风速和发电功率预测研究 [J].
杨秀媛 ;
肖洋 ;
陈树勇 .
中国电机工程学报, 2005, (11) :1-5
[8]   风电场发电容量可信度研究 [J].
王海超 ;
鲁宗相 ;
周双喜 .
中国电机工程学报, 2005, (10) :103-106
[9]   基于蒙特卡罗仿真的风力发电系统可靠性评价 [J].
吴义纯 ;
丁明 .
电力自动化设备, 2004, (12) :70-73
[10]   改进的基本粒子群优化算法 [J].
王存睿 ;
段晓东 ;
刘向东 ;
周福才 .
计算机工程, 2004, (21) :35-37