基于改进遗传算法的含风电场的电力系统短期经济调度及其风险管理

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风能是一种不产生任何污染物排放的可再生能源,其作为我国发展新能源的主要方向之一,发展潜力巨大.但由于风速的间歇性和不可控性,使得大容量风电并网给电力系统带来了更多的不确定性因素.考虑了负荷、风速的不确定性,将风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)理论融入到含风电场的电力系统短期经济调度模型中,在最小化运行成本的同时,降低不确定因素对系统产生的风险.另外采用了遗传算法和免疫算法相结合的优化方法,并引用自适应理论来提高算法的效率,通过十机系统的仿真计算,验证了该模型和算法的可行性.
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