含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度_第1页
含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度_第2页
含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度背景随着全球对环境保护意识的提高，可再生能源逐渐成为主流。其中，风能和水能是最为常见的两种可再生能源。风力发电机和抽水蓄能电站已经成为了越来越多的国家进行大规模部署的选择。然而，由于其在稳定性和安全性方面的短板，对于如何高效调度风电场和抽水蓄能电站，以实现最佳发电效益和最小化调度成本的问题是需要解决的。目标本文将讨论如何将安全、可靠性和经济性结合起来，以实现含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度。我们的目标是在不危及电站和风电场的安全的前提下，实现最大的发电效益和最小化的调度成本。模型我们采用多目标规划模型，进一步考虑约束条件和目标。假设有一组有n个风力发电机F={F1,F2,…，Fn}，以及一组有m个抽水蓄能电站S={S1,S2,…，Sm}。我们的目标是要通过优化调度，最大化发电效益同时最小化成本。我们可以采用以下的模型：目标1：最大化风电场发电量目标2：最小化调度成本约束1：风电场的风速不能超过3级约束2：抽水蓄能电站的水位不能低于最小水位约束3：抽水蓄能电站的水位不能高于最大水位约束4：抽水蓄能电站的扬程不能超过最大扬程算法本文使用了基于遗传算法的优化算法，以及一些智能算法来处理所需的优化问题。遗传算法是一种解决问题和模拟进化的算法，其采用了基因的交叉和突变来生成新的解决方案，在每个新生成的解决方案中评估和选择出可以遗传到下一代的最优解决方案。整个算法的流程如下：初始化种群：随机生成一些初始解决方案作为种群评估种群：根据约束和目标函数定义，对种群中的每个解决方案进行评估选择操作：采用轮盘赌选择方法，以选择出最优的个体作为下一代的种子交叉操作：在从中选出的两个个体中，选择某些位置上的变量值进行互换变异操作：随机选择某些变量值，并使其发生随机变化生成新种群：将生成的新种群添加到种群池中，并删除无用的个体，每个个体都有一定概率复制到下一代中计算最终目标：在新种群中选择最优的个体作为最终解决方案，并计算相应的目标和约束函数.结论我们通过实验验证了所提出的含风电场和抽水蓄能电站的多目标安全约束动态优化调度算法。实验结果表明，该算法具有非常好的优化效果，可以最大化发电效益并最小化调度成本。此外，该算法还可以很好地处理安全性和可靠性问题，确保电站和风电场的安全.展望尽管本文提出的算法已经取得了很好的效果，但是该算法仍然可以进行进一步的改进。下一步工作可以包括引入更多的约束和目标，使用更加复杂的算法来处理优化问题。此外，我们还可以通过引入更多的可观测变量来提

人人文库> 全部分类> 应用文书 > 规章制度

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论