基于风力发电机组分类的风电场内优化调度
发布时间：2017-11-11 09:19
本文关键词：基于风力发电机组分类的风电场内优化调度
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【摘要】：以风力发电机组发电功率、风速平均值和均方根差值作为特征值,采用基于模拟退火遗传算法的模糊C-均值聚类算法建立机组优先级分类模型。将发电性能较好的一类作为优先执行发电计划的机组,考虑线路损耗后,对风电场内其余机组的发电计划进行两层优化,得到既满足电网调度需求,又降低风电场运行损耗的功率分配结果。结果表明,基于遗传模拟退火算法的模糊C-均值聚类算法分类运行的疲劳损伤量较小,停机数量较多。因此风力发电机组分类后优化调度,能使风电场机组运行优化,提高风电场输出电能质量。
【作者单位】： 华北水利水电大学电力学院;新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);广东粤电湛江风力发电有限公司;国网宁夏电力公司;
【基金】：国家自然科学基金(51376062)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0 引言 随着电力系统中风电并网比例的增加,风能的随机波动性对传统电力系统经济调度和安全运行带来挑战[1]。研究在风电功率预测与电力系统的负荷约束条件下,风电场内机组优化调度问题,不仅能减少风力发电机组的冗余运行和磨损浪费,避免机组的频繁启停,还可降低运行成本,提
【参考文献】
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6 熊一;g，
本文编号：1170759
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