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题名风水气互补发电优化的云模型自适应粒子群优化算法
被引量：16
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作者
吴杰康
熊焰
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第S1期17-24,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(50767001)
国家863高技术基金项目(2007AA04Z197)
+4 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20094501110002)
广东自然科学基金项目(S2013010012431)
广西自然科学基金项目(2011jj A60017)
广东省高等学校人才引进专项资金项目
广东省高等院校学科建设专项资金科技创新项目(2012KJCX0045)~~
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文摘
提出一种改进的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,对基本PSO算法中的惯性权重系数作云处理。由于云模型具有随机性和稳定倾向性,使得处理后的惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高收敛速度。在对认知系数和社会系数的处理上,考虑两者的相互关联性,在坐标平面内构造收敛曲线,让两者沿收敛曲线随时间动态调整,使得算法在进化过程中既能够保证收敛,又提高了算法性能。建立了风、水、气多种清洁能源互补的发电模型。模型考虑风电预测的随机误差,以一次能源天然气的消耗量最低为目标函数,约束条件包含了风能、水能等清洁能源的完全消纳。通过云模型粒子群算法求解该模型,并与基本遗传算法和PSO算法的结果进行比较,验证了所建模型可行性和算法的有效性。
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关键词
风水气互补发电
云模型
自适应粒子群优化算法
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Keywords
complementary power generation of wind-energy
hydro-energy and natural gas
cloud model
adaptive particle swarm optimization(PSO) algorithm
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分类号
TM61
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名风、水、气互补发电模型的建立及求解
被引量：27
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作者
吴杰康
熊焰
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期603-609,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(50767001)
国家863高技术基金项目(2007AA04Z197)
+4 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20094501110002)
广东自然科学基金项目(S2013010012431)
广西自然科学基金项目(2011jjA60017)
广东省高等学校人才引进专项资金项目
广东省高等院校学科建设专项资金科技创新项目(2012KJCX0045)~~
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文摘
提出了风、水、气多种清洁能源互补发电模型,以一次能源天然气的消耗量最低为目标函数,并将风能全部接纳和水能全部使用作为约束条件,构建含风水气多种清洁能源互补发电的优化模型。采用模拟退火粒子群算法求解该模型,该算法前期全局搜索能力强并有利于跳出局部最优;后期局部搜索能力好且接受非优解的概率逐渐减小,进化速度快。算例结果验证了所建模型及算法的可行性。
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关键词
清洁能源
风水气互补发电
模拟退火PSO算法
旋转备用
调峰
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Keywords
clean energy
complementary power generation of wind-energy
hydro-energy and natural gas
simulated annealing based PSO algorithm
spinning reserve
peak regulation
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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