考慮風(fēng)電出力不確定性的電力系統(tǒng)多目標隨機優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展、城市化進程不斷加快，能源短缺、環(huán)境污染越來越嚴重。風(fēng)能以其無污染、可再生、利用簡單等優(yōu)勢逐漸得到越來越多的關(guān)注，風(fēng)力發(fā)電已成為一種重要的可再生能源發(fā)電形式。由于風(fēng)電出力所具有不確定性和反調(diào)峰性，風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)后給電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度提出了巨大的挑戰(zhàn)，嚴重影響了電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。為此，研究考慮風(fēng)電出力不確定性的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問題具有非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 為了提高優(yōu)化調(diào)度模型的求解效率，

2、提出一種基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進遺傳算法，該算法利用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刻畫復(fù)雜非線性映射的優(yōu)良特性，定量模擬父代與子代種群之間的非線性進化過程，并將其作用于遺傳算法的種群進化過程。通過算例表明，采用基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進遺傳算法求解含風(fēng)電電力系統(tǒng)多目標優(yōu)化調(diào)度問題，可通過合理先擇種群隔代數(shù)和種群規(guī)模，提高運算的精度和收斂速度。
　　 針對多風(fēng)電場出力的不確定性，首先，借助Gumbel-Copula函數(shù)構(gòu)建多風(fēng)場出力的聯(lián)合

3、概率分布，以常規(guī)機組發(fā)電成本和總污染排放量最少為優(yōu)化目標，建立一種含多風(fēng)場的電力系統(tǒng)多目標隨機優(yōu)化模型;其次，采用抽樣平均近似法對機會約束條件進行處理，將隨機優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為確定性優(yōu)化問題;再次，針對經(jīng)抽樣平均近似法轉(zhuǎn)換后的多目標優(yōu)化模型難求解的問題，運用模糊理論，建立模糊數(shù)學(xué)模型，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，并采用改進遺傳算法對其進行求解;最后，通過對IEEE-14節(jié)點系統(tǒng)的算例分析，驗證了含多風(fēng)場的電力系統(tǒng)多目標隨機優(yōu)化模型