柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow ...柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow search algorithm is used to optimize the convolutional long-term and short-term memory neural network,SSA-CNN-LSTM)对新能源和负荷进行日前和日内功率预测;其次,根据柔性负荷的特性和需求响应灵活性,将负荷分为可平移、可转移和可削减负荷等不同类型,以考虑阶梯式碳交易成本的系统运行成本和污染气体排放最优为目标构建源荷互动的日前-日内两阶段低碳环境经济调度模型;最后,利用改进多目标灰狼算法(multi-objective grey wolf algorithm,MOGWO)对模型进行求解。算例分析表明,通过对柔性负荷分类参与调度较传统方式总成本降低8.6%、污染物排放减少4.1%、新能源消纳能力提高4.2%,在多时间尺度内显著降低新能源和负荷响应的不确定性并提高新型电力系统的低碳环境经济综合效益。展开更多
随着电网规模的扩大,电网计算优化问题中计算时间长、收敛速度慢等问题变得严重。针对此问题,该文利用基于电网分区和辅助问题原理APP(Auxiliary Prob lem Princ ip le)的分布式并行优化模型来解决多区域有功负荷的经济调度,并且把各个...随着电网规模的扩大,电网计算优化问题中计算时间长、收敛速度慢等问题变得严重。针对此问题,该文利用基于电网分区和辅助问题原理APP(Auxiliary Prob lem Princ ip le)的分布式并行优化模型来解决多区域有功负荷的经济调度,并且把各个区域内的虚拟发电机看成真实发电机,推导出其耗量特性曲线。仿真结果表明,本方法具有较强的收敛性和快速性。展开更多
文摘柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow search algorithm is used to optimize the convolutional long-term and short-term memory neural network,SSA-CNN-LSTM)对新能源和负荷进行日前和日内功率预测;其次,根据柔性负荷的特性和需求响应灵活性,将负荷分为可平移、可转移和可削减负荷等不同类型,以考虑阶梯式碳交易成本的系统运行成本和污染气体排放最优为目标构建源荷互动的日前-日内两阶段低碳环境经济调度模型;最后,利用改进多目标灰狼算法(multi-objective grey wolf algorithm,MOGWO)对模型进行求解。算例分析表明,通过对柔性负荷分类参与调度较传统方式总成本降低8.6%、污染物排放减少4.1%、新能源消纳能力提高4.2%,在多时间尺度内显著降低新能源和负荷响应的不确定性并提高新型电力系统的低碳环境经济综合效益。
文摘随着电网规模的扩大,电网计算优化问题中计算时间长、收敛速度慢等问题变得严重。针对此问题,该文利用基于电网分区和辅助问题原理APP(Auxiliary Prob lem Princ ip le)的分布式并行优化模型来解决多区域有功负荷的经济调度,并且把各个区域内的虚拟发电机看成真实发电机,推导出其耗量特性曲线。仿真结果表明,本方法具有较强的收敛性和快速性。
