风电-抽水蓄能电站联合运行的多目标优化模型研究

"风电-抽水蓄能电站联合运行的多目标优化 (2011年)" 是一篇探讨如何利用风能并优化风电场与抽水蓄能电站联合运行的学术论文，发表于2011年10月的《兰州理工大学学报》。该研究由王晓兰和李志伟共同完成，旨在改善风电场的功率输出特性和提高运行效率。 论文中，作者建立了一个风电场与抽水蓄能电站集成供电系统的优化模型，将最大化运行效益和输出功率的平滑作为主要的优化目标。这里提到的"多目标优化"是一种处理具有多个相互冲突目标的决策问题的方法，它旨在找到一组最优解，而不是单一的最优解，以平衡各种目标之间的权衡。 作者采用了"多目标克隆选择算法"来解决这个优化问题。这是一种生物启发式的优化算法，模仿了自然选择和遗传进化的过程，用于搜索多目标空间中的帕累托最优解集。通过这种算法，可以找到一个解决方案集合，其中每个方案在各个目标上都有较好的表现，而不会过分牺牲其他目标。 论文还强调了风电场功率预测技术的应用。通过对未来风力发电量的预测，可以提前规划和调度联合运行系统的功率输出，确保在提高经济效益的同时，实现功率输出的平滑，从而减少对电网的冲击，提高电力系统的稳定性。 总结关键知识点： 1. **风电与抽水蓄能联合运行**：这种联合模式旨在更好地整合可再生能源（风能）与储能设施（抽水蓄能电站），提高风能的利用率，改善其输出的不稳定性。 2. **多目标优化模型**：建立了一个包含最大效益和功率平滑两个目标的优化模型，这需要在满足多个目标之间平衡的复杂决策过程中寻找最优解。 3. **多目标克隆选择算法**：用于解决这个多目标优化问题的高效算法，能够在多个目标之间寻找非支配解，为决策提供更全面的视角。 4. **风电功率预测**：利用预测技术预估未来的风电出力，有助于优化调度，减少因风能波动对电网的影响。 5. **优化功率调度**：经过优化计算后，可以得到预测日联合运行系统的各个组成部分的最优功率分配，以实现整体性能的提升。 这篇论文对可再生能源集成和电力系统调度策略的研究具有重要的理论和实践价值，对于促进清洁能源的高效利用和电力系统的稳定运行具有积极意义。