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基于時序仿真的風光容量配比分層優化算法

發布時間:2018-02-22 05:08

  本文關鍵詞: 風光配比 時序仿真 粒子群算法 細菌覓食算法 分支定界法 出處:《中國電機工程學報》2015年05期  論文類型:期刊論文


【摘要】:中國風能和太陽能產業發展迅猛,由于其規劃和建設周期短,開發過程中與地區電源、電網規劃脫節,導致"棄風"、"棄光"現象嚴重。該文綜合考慮區域資源特性,提出基于時序仿真的風光容量配比分層優化算法。內層建立省級電網年度風電、光伏接納能力優化模型,采用分支定界法優化系統全年運行方式,最大化提升電網的節能減排效益,使規劃結果更加符合電力系統實際運行。外層以內層模型的電網節能減排效益作為適應度函數,建立風光配比優化模型。采用細菌覓食算法結合粒子群算法求解風光最佳配比,提高計算效率和求解精度。以某省級電網為例進行研究,計算結果驗證了提出的模型合理、算法可行。該方法可為地區風電和光伏建設、實際電力系統調度以及政府相關政策的制定提供指導。
[Abstract]:The wind and solar energy industry in China is developing rapidly. Because of its short planning and construction cycle and the disconnection between the development process and the regional power supply and power network planning, the phenomenon of "abandoning wind" and "abandoning light" is serious. A hierarchical optimization algorithm of wind capacity ratio based on time series simulation is proposed. The optimal model of annual wind power and photovoltaic acceptance capacity of provincial power grid is established in the inner layer, and the branch and boundary method is adopted to optimize the system operation mode throughout the year. In order to maximize the efficiency of energy saving and emission reduction, the planning results are more in line with the actual operation of the power system. The benefits of energy saving and emission reduction of the outer layer model are taken as the fitness function. In order to improve the calculation efficiency and accuracy, the optimal model of scenery matching is established. The bacterial foraging algorithm combined with particle swarm optimization algorithm is used to solve the optimal ratio of the scenery. The calculation results show that the proposed model is reasonable, taking a provincial power grid as an example. The algorithm is feasible. This method can provide guidance for the construction of regional wind power and photovoltaic system, the actual power system scheduling and the formulation of relevant government policies.
【作者單位】: 河海大學能源與電氣學院;中國電力科學研究院;
【基金】:“十一五”國家科技支撐計劃項目(2013BAA02B01) 國家電網公司科技項目(NY71-14-038) 江蘇省普通高校研究生科研創新計劃項目(KYLX_0431) 中央高校基本科研業務費學生項目(2014B33314)~~
【分類號】:TM61

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1523702

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