采用改進生物地理學算法的風電并網電力系統(tǒng)多目標發(fā)電調度

【摘要】：構建了兼顧能源環(huán)境效益和發(fā)電經濟性的風電并網電力系統(tǒng)多目標發(fā)電調度(multi-objective generation dispatch,MOGD)模型,為了快速準確求解該模型,達到為決策者提供合理候選調度方案的目的,將生物地理學(biogeography-based optimization,BBO)算法用于解決風電并網電力系統(tǒng)MOGD問題。采用余弦遷移模型、混合遷移算子、基于柯西分布的變異算子和相似體檢測技術等策略來改善BBO算法的性能。提出綜合模糊支配度和分布密度的帕累托(Pareto)解集排序方法,促進Pareto最優(yōu)前沿(Paretooptimal front,POF)向理想Pareto前沿逼近,并保持解集的多樣性。以含6臺火電機組和1個并網風電場的電力系統(tǒng)為例進行仿真計算,結果驗證了改進生物地理學算法在求解多目標發(fā)電調度問題方面的可行性和有效性。 【作者單位】： 武漢大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 并網風電系統(tǒng) 多目標發(fā)電調度 模糊支配度 Pareto最優(yōu)前沿 改進生物地理學算法
【基金】：教育部博士研究生學術新人獎資助(5052011207016) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助(201120702020009)~~
【分類號】：TM73;TM614
【正文快照】： 0引言隨著全球能源枯竭和環(huán)境污染等問題的日益突出,加大利用可再生能源力度,減少化石能源消耗,保護生態(tài)環(huán)境已經成為全社會的共識。風力發(fā)電近年來在中國出現了跳躍式的增長,截至2010年年底,中國的累計風電裝機已經達到44 734 MW,位居世界第一[1]。在此背景下,兼顧環(huán)境保護和

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