基于改进引力搜索算法的风电功率短期预测优化调度研究Gravitational search algorithm-based study on optimal wind power scheduling with short-term prediction
寇建涛
摘要(Abstract):
考虑到风电功率本身的随机波动特性,在制定日前市场经济预调度方案过程中,需要将风电功率不确定性因素考虑进来。因此,利用机会约束规划方法来建立包含风电场在内的日前经济调度随机优化模型,并选用改进的引力搜索算法来求解所建立的模型。最后,选用具体算例,结合IEEE-30节点网络调试系统进行模型仿真,并利用仿真结果探讨了负荷水平对系统所容纳的风电容量的影响、风电功率预测偏差对预调度惩罚成本的影响、风电预测功率下不同成本系数对日前市场的影响。研究结果表明,利用改进引力搜索算法进行优化仿真的收敛速度比粒子群算法和遗传算法的收敛速度快,可靠性高。研究所得成果为日前市场经济下风电功率短期预测研究提供参考。
关键词(KeyWords): 风电;日前市场;优化调度;引力搜索算法;机会约束规划法;短期预测
基金项目(Foundation):
作者(Author): 寇建涛
DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.03.027
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