计及风电置信风险成本的多目标最优潮流计算

被引:13
作者
温泽之
彭春华
孙惠娟
机构
[1] 华东交通大学电气与自动化工程学院
关键词
风电; 机会约束; 置信风险; 多目标最优潮流; 回溯搜索算法;
D O I
暂无
中图分类号
TM614 [风能发电]; TM744 [电力系统的计算];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化]; 080811 [新能源发电与电能存储];
摘要
风电并网不确定性给电力系统最优潮流带来的风险性难以评估。首先基于风电机会约束概率提出了风电的高估/低估置信风险成本计算方法。然后计及风电置信风险成本构建了经济/环境多目标最优潮流模型,并提出了一种基于非劣性排序的复合回溯搜索(NSCBS)算法,以实现对多目标最优潮流模型高效准确的求解。最后以IEEE30节点为例进行计及风电置信风险成本的多目标最优潮流计算。结果验证了所提出方法的有效性和优越性。
引用
收藏
页码:36 / 43
页数:8
相关论文
共 24 条
[1]
风力发电与电力系统.[M].周双喜; 鲁宗相; 编著.中国电力出版社.2011,
[2]
Multiobjective economic-environmental power dispatch with stochastic wind-solar-small hydro power.[J].Partha P. Biswas;P.N. Suganthan;B.Y. Qu;Gehan A.J. Amaratunga.Energy.2018,
[3]
Optimal power flow using artificial bee colony algorithm with global and local neighborhoods.[J].Jagdish Chand Bansal;Shimpi Singh Jadon;Ritu Tiwari;Deep Kiran;B. K. Panigrahi.International Journal of System Assurance Engineering and Management.2017, 4s
[4]
Optimal power flow with emission and non-smooth cost functions using backtracking search optimization algorithm.[J].A.E. Chaib;H.R.E.H. Bouchekara;R. Mehasni;M.A. Abido.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2016,
[5]
Particle swarm optimization with an aging leader and challengers algorithm for the solution of optimal power flow problem.[J].Rudra Pratap Singh;V. Mukherjee;S.P. Ghoshal.Applied Soft Computing.2016,
[6]
Backtracking Search Optimization Algorithm for numerical optimization problems [J].
Civicioglu, Pinar .
APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, 2013, 219 (15) :8121-8144
[7]
Dynamic economic dispatch for wind-thermal power system using a novel bi-population chaotic differential evolution algorithm [J].
Peng, Chunhua ;
Sun, Huijuan ;
Guo, Jianfeng ;
Liu, Gang .
INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, 2012, 42 (01) :119-126
[8]
基于灵活性裕度的含风电电力系统源荷储协调滚动调度 [J].
黄鹏翔 ;
周云海 ;
徐飞 ;
崔岱 ;
葛维春 ;
陈晓东 ;
李铁 ;
姜枫 .
中国电力, 2020, 53 (11) :78-88
[9]
基于分解的多目标进化算法的含MMC-HVDC交直流混合系统最优潮流研究 [J].
王浩翔 ;
赵冬梅 ;
陶然 ;
杜刚 ;
谭龙 .
电工技术学报, 2020, 35 (17) :3691-3702
[10]
大规模风电机组并网的多目标动态环境经济调度 [J].
张大 ;
彭春华 ;
孙惠娟 .
华东交通大学学报, 2019, 36 (05) :129-135