基于遗传算法的虚拟电厂经济性分析

被引：10

作者：

王皓靖 ^{[1
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修晓青 ^{[2
]}

张宇 ^{[1
]}

刘大贺 ^{[2
]}

万莎 ^{[1
]}

李蓓 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网上海市电力公司电力科学研究院

[2] 中国电力科学研究院有限公司

来源：

电器与能效管理技术 | 2018年 / 06期

关键词：

虚拟电厂; 经济性; 优化调度模型; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM62 [发电厂];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

设计了基于配电网分时电价的运行策略和虚拟电厂(VPP)经济优化调度模型,由风力发电厂、火力发电厂和大规模储能电池构成,以VPP各时段收益最大为目标函数,考虑功率约束以及储能电池的能量和充放电约束,利用火力发电厂和储能电池来平衡风力发电的预测误差,实现了模型经济性的优化。模型采用遗传算法(GA)进行优化求解,对比分析风力发电的实际值与预测值以及储能电池的充放电功率,并对不同预测误差下的VPP经济性进行仿真。仿真结果表明,风力发电的预测误差越大,VPP经济性越差。仿真实例验证了模型的有效性,表明基于分时电价的VPP能获得更好的经济效益。

引用

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页数：7

共 21 条

[1]

基于改进蝙蝠算法的梯次电池储能经济性分析 [J].