基于差分进化算法的含风电场电力系统动态经济调度

电力系统动态经济调度(DED)问题是一个高维、非凸、多约束的优化难题,风电场并网进一步增加了问题的难度。针对风速波动性和随机性的特点,模型中引入了风电场出力爬坡约束条件,增加了风电场上、下旋转备用容量。在大规模风电场并网的基础上,根据电力系统所能提供的最大备用容量,适时优化风机出力,既满足了系统可靠运行,又实现风电最大化利用。为了更好的优化DED问题,增强算法的收敛性能,在二进制差分进化算法的基础上,引入了共享适应度、自适应调整控制参数等改进措施。同时,运用旋转备用、最小启停时间、爬坡等修正策略来处理约束条件,使种群在可行域内搜索,大大提高了寻优能力。经典算例分析表明,该方法能快速、有效的求解动态经济调度问题。