检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:曾鸣[1] 杨雍琦[1] 向红伟[1,2] 王丽华[1] 曾博[2]
机构地区:[1]华北电力大学经济与管理学院,北京102206 [2]华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206
出 处:《电力自动化设备》2016年第2期102-111,共10页Electric Power Automation Equipment
基 金:国家软科学研究计划项目(2012GXS4B064);国家自然科学基金资助项目(51277067;71271082);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS43);国家电网公司科学技术项目(基于减排目标的全球能源电力需求预测技术和模型研究-子课题2-需求侧管理模拟技术及其仿真应用研究)~~
摘 要:提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-储"优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放,验证了所提模型和算法的科学性与合理性,以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。A concept of improving the controllability of the coordination between demand-side and generationside resources is proposed to cope with the bilateral randomness problem of power system,based on which,the demand-side response model,the SOC model of energy storage device and the power output prediction model of wind farm and photovoltaic station are established. An optimal generation-grid-load-energy storage system dis-patch model with the minimum system cost and pollution emission as its objective is built and the corres-ponding multi-objective particle swarm optimization algorithm is proposed. The case analysis is carried out to compare the system cost and pollution emission between with and without the demand-side resource,which verifies the scientificity and rationality of the proposed model and algorithm and the important role of demandside resource in system stability improvement,energy saving and emission reduction.
关 键 词:需求侧资源 双侧随机问题 多目标粒子群优化算法 优化 调度 负荷管理 储能
分 类 号:TM862[电气工程—高电压与绝缘技术]
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