考虑相关性的风力发电机组多阶段选址定容规划

被引：18

作者：

张沈习

程浩忠

李珂

机构：

[1] 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)

来源：

电网技术 | 2014年 / 38卷 / 01期

关键词：

配电网; 风力发电机组; 多阶段; 选址定容; 相关性; 模糊自适应遗传算法;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2014.01.009

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

考虑到负荷和风力发电机组(wind turbine generator,WTG)之间存在定的负相关性,文章首先采用拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)技术和Cholesky分解法排序产生相关性样本,然后以规划期内总成本小为目标,建立了多阶段WTG选址定容机会约束规划模型,并采用模糊自适应遗传算法(fuzzy adaptive genetic algorithm,FAGA)进行求解。在FAGA中,设计了种新的模糊逻辑控制器,使得算法在迭代过程中能够动态调整控制参数,增加算法对解空间的搜索能力,从而克服了基本遗传算法容易陷入局部优、收敛速度慢等缺点。33节点配电网算例的仿真分析表明,在进行WTG选址定容规划时不能忽略负荷和WTG之间的相关性。同时,算例仿真结果也验证了FAGA在求解规划模型时的高效性。

引用

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共 12 条

[1] 基于遗传算法的电动汽车换电站经济运行 [J].