含风电场的多目标动态环境经济调度

发布时间：2018-08-25 16:42

【摘要】：为应对风电并网给电力经济调度带来的影响,构建了含风电场的多目标动态环境经济调度模型。该模型能同时兼顾燃料费用目标及污染排放目标,并计及阀点效应、网络损耗以及由风电不确定性引起的旋转备用需求。为求解该模型,达到为决策者提供最优调度方案集的目的,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于动态调度领域。针对模型的复杂约束,在算法中加入对机组出力的实时调整及对约束违反量的适当惩罚,并利用归一化操作,避免算法向某一目标过度进化。经过对算例的仿真及对不同调度方案的对比分析,验证了所提调度模型的合理性以及改进MOEA/D算法解决此类问题的有效性。
[Abstract]:In order to cope with the impact of wind power grid connection on power economic dispatch, a multi-objective dynamic environmental economic dispatching model with wind farm was constructed. The model can take into account the fuel cost target and the pollution emission target, taking into account the valve effect, network loss and the rotational reserve demand caused by the uncertainty of wind power. In order to solve the model and provide the optimal scheduling scheme set for decision makers, the decomposition-based multi-objective evolutionary algorithm (multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D) is applied to the dynamic scheduling field. Aiming at the complex constraints of the model, the real-time adjustment of the unit output force and the appropriate punishment for the constraint violations are added to the algorithm, and the normalized operation is used to avoid the over-evolution of the algorithm to a certain target. The rationality of the proposed scheduling model and the effectiveness of the improved MOEA/D algorithm to solve this kind of problem are verified through the simulation of the numerical examples and the comparative analysis of different scheduling schemes.
【作者单位】： 郑州大学电气工程学院;中原工学院电子信息学院;南洋理工大学电机与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61305080) 河南省科技攻关计划项目(132102210521) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A470010)~~
【分类号】：TM73;TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2203500