基于量子粒子群算法的风火打捆容量及直流落点优化配置

发布时间：2019-01-08 12:52

【摘要】：针对如何根据调峰容量等约束条件,优化风电、火电容量配置及送电落点问题,以风电外送输电工程建设投资、输电损耗和弃风电量损失为优化目标函数,提出以功率平衡、风电变化速率与火电调节速度匹配为约束条件,基于量子粒子群优化算法研究直流外送落点及风火打捆容量的优化配置问题。量子粒子群优化算法采用量子理论中的叠加态特性和概率表达特性,潜在地增加了粒子群算法中种群的空间分布多样性和全局寻优能力。运用量子粒子群优化算法以及构建的优化模型,以解决我国风电跨区消纳为目的,对某实际规划区域的风火容量进行优化配置,证明了所提模型和方法科学、有效。
[Abstract]:Aiming at the problem of how to optimize wind power, thermoelectric capacity configuration and power transmission drop point according to the constraint conditions such as peak shaving capacity, taking wind power transmission project construction investment, transmission loss and abandoned wind power loss as the optimization objective function, the power balance is put forward. Based on the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm, the optimal configuration of DC output-drop point and wind-fire bundles capacity is studied based on the matching of wind power variation rate and thermal power regulation speed. Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) uses the superposition state and probability expression characteristics of quantum theory, which can potentially increase the diversity of population distribution and the ability of global optimization in the PSO (Quantum Particle Swarm Optimization). By using the quantum particle swarm optimization algorithm and the constructed optimization model, in order to solve the problem of cross-area wind power absorption in China, the wind fire capacity of a practical planning area is optimized and configured. It is proved that the proposed model and method are scientific and effective.
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;国网北京经济技术研究院;
【分类号】：TM61

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2404624