基于风-光-储联合优化的最优潮流

TM73; 针对分布式能源发电的间歇性和不确定性,提出了风、光互补发电和储能实时在线优化结合的方法.以风、光日前预测发电与实时发电误差最小、储能出力最少为目标,建立风-光-储联合优化模型;使用改进PSO算法对风、光出力进行实时优化,优化后的分布式发电可以有效降低分布式电源带来的日前调度偏差.储能优化后的风、光出力在进行潮流计算时可直接处理为负荷模型,因此可以有效降低分布式能源建模的复杂度.最后,以IEEE30节点系统为例,以发电机发电费用最低为目标函数,将风-光-储联合出力等效为单个节点,利用遗传算法对最优潮流模型进行求解,验证了本文方法的正确性和有效性....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in华东理工大学学报（自然科学版） Vol. 48; no. 2; pp. 221 - 230
Main Authors 刘中华, 牛玉刚, 贾廷纲
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237%上海电气自动化集团,上海 200070 2022
Subjects
最优潮流
能量调度
风力发电
储能优化
光伏发电
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:TM73; 针对分布式能源发电的间歇性和不确定性,提出了风、光互补发电和储能实时在线优化结合的方法.以风、光日前预测发电与实时发电误差最小、储能出力最少为目标,建立风-光-储联合优化模型;使用改进PSO算法对风、光出力进行实时优化,优化后的分布式发电可以有效降低分布式电源带来的日前调度偏差.储能优化后的风、光出力在进行潮流计算时可直接处理为负荷模型,因此可以有效降低分布式能源建模的复杂度.最后,以IEEE30节点系统为例,以发电机发电费用最低为目标函数,将风-光-储联合出力等效为单个节点,利用遗传算法对最优潮流模型进行求解,验证了本文方法的正确性和有效性.
ISSN:1006-3080
DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20201214001