史光耀
- 作品数:2 被引量:31H指数:2
- 供职机构:智能电网四川省重点实验室更多>>
- 发文基金:四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域:电气工程更多>>
- 考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略被引量:15
- 2017年
- 为减小可再生能源发电的波动性和间歇性对电网造成的冲击,提高电网运行的经济性,提出了一种考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略。第1阶段将风光储作为虚拟电厂考虑,采用极点对称模态分解对虚拟电厂出力进行分解,采用储能对分解后的出力进行平抑,平抑后的功率作为虚拟电厂出力传递至第2阶段;第2阶段采用分时电价对电力用户进行引导,以减少系统净负荷波动,并采用机会约束对旋转备用容量进行求解。提出了一种自适应粒子群优化算法对调度策略进行求解。以某地区配电网为例进行了分析,算例结果表明,风、光出力的波动性明显改善,系统运行的经济性显著提高,验证了该调度策略的有效性。
- 李星雨邱晓燕史光耀赵劲帅
- 关键词:可再生能源分时电价
- 基于HSMOPSO算法的微电网经济与环保协同优化方法被引量:16
- 2017年
- 将微电网运行的经济性和环保性作为目标进行优化调度,可促进两者的协同优化。在算法上,传统多目标粒子群算法(MOPSO)采用拥挤距离法寻找集群最优解,局部性强而全局性较差。为此,首先构造了引入模糊相似矩阵的多目标粒子群算法(FMOPSO),以提高算法的全局性;然后综合两算法的优点,提出了混合策略下的多目标粒子群算法(HSMOPSO)。结果表明:将一欧洲典型微电网作为优化调度对象,采用HSMOPSO算法求得的非劣解集不仅更贴近真实的Pareto最优前端,且分布广而均匀,并且具备良好的多样性;在微电网中引入储能技术后,优化结果更靠近坐标原点,实现了Pareto改善。研究结果验证了所提优化算法兼具良好的局部搜索能力与全局搜索能力,同时也论证了引入储能技术可显著促进微电网经济与环保的协同优化。
- 邱晓燕赵劲帅史光耀李星雨
- 关键词:多目标粒子群算法PARETO最优全局性