基于改进人工鱼群算法的虚拟电厂经济性分析

被引：4

作者：

刘大贺 ^{[1
]}

刘坚 ^{[2
]}

韩晓娟 ^{[1
]}

马会萌 ^{[3
]}

机构：

[1] 华北电力大学控制与计算机工程学院

[2] 华北电力大学电气与电子工程学院

[3] 中国电力科学研究院

来源：

电器与能效管理技术 | 2017年 / 15期

关键词：

虚拟电厂; 人工鱼群算法; 经济性; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F407.61 [电力、电机工业]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

020205 [产业经济学]; 140502 [人工智能];

摘要：

大规模间歇性能源和可控能源组成虚拟电厂可降低新能源并网时输出功率不确定性带来的波动,提高输电稳定性。针对目前虚拟电厂调度实际情况,提出一种建立在统一电力市场电价的的经济模型,通过合理的协调内部可控能源及不可控能源,实现经济性最优。利用改进的人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)对该模型进行寻优,并对比了遗传算法、AFSA的运算速度和寻优结果,算例分析结果表明了模型的合理性和有效性。

引用

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页数：6

共 13 条

[1]

考虑风电场随机波动性的变电站关口无功控制区间整定方法 [J].