含随机风电的大规模多目标机组组合问题的向量序优化方法

被引:34
作者
谢敏
闫圆圆
刘明波
赵文猛
机构
[1] 华南理工大学电力学院
关键词
随机风电; 多目标机组组合; 向量序优化; 足够好解; 场景法; BP神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TM614 [风能发电];
学科分类号
080811 [新能源发电与电能存储];
摘要
向量序优化是一种新的解决多目标、超大计算量、复杂优化问题的有效方法。文中以煤耗量、购电费用、SO2排放量为优化目标,首次引入向量序优化理论求解含大规模随机风电的多目标机组组合问题。以含大型风电场及水、火、核、气、生物质能等复杂电源的某省级电力系统为例,将所提算法的优化结果与基于GAMS-BARON求解器的混合整数非线性规划法(mixed integer nonlinear programming,MINLP)进行对比分析,结果表明所提算法的求解速度大大优于传统的MINLP且优化结果偏差很小,验证了采用向量序优化方法求解含随机风电的大规模多目标机组组合问题的有效性。
引用
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