基于改进鲸鱼优化算法的风电消纳调度研究

发布时间：2021-08-22 02:30

　　针对我国风力发电弃风率高、风电消纳受阻等现状,本文提出将高载能负荷作为可调度资源与常规电源共同参与系统调度的调度模式,建立以最大限度地消纳风电、降低系统总调度成本为目标的消纳模型。采用改进鲸鱼优化算法（IWOA）对模型进行优化求解,提出控制参数递减策略,调整算法搜索步长,增强算法全局搜索能力和局部搜索速率;采用随机差分变异扰动策略,增强种群多样性,提高算法收敛精度。通过算例仿真分析验证了该调度模型以及改进鲸鱼优化算法的有效性和优越性。 

【文章来源】：高技术通讯. 2020,30(03)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

改进前后a值变化

改进鲸鱼优化算法流程图

如图3所示,在0:00-8:00时段负荷低谷期,通过投入高载能负荷耗电使得原始负荷曲线向上平移,而在16:00-21:00时段负荷高峰期通过降低其耗电使得负荷曲线向下平移,说明在不影响高载能负荷生产效益的前提下,在其调节能力范围内,高载能负荷可以灵活的响应风电波动,起到“削峰填谷”的作用。由图4可知,传统调度模式下消纳的风电为17 700.3 MW·h,负荷侧加入高载能负荷后消纳风电电量增加至18 888.5 MW·h;传统模式下风电调度出力有31个受限时段,受限电量达到1 653.25 MW·h,而高载能负荷参与系统调度后风电受限时段减少了8个,受限电量也减少至465.0 MW·h,风电受限时段减少,受限电量明显降低,说明高载能负荷可以有效消纳风电。

【参考文献】：
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本文编号：3356818