风电不确定性的电力系统多目标优化调度研究

"该文研究了考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划，提出了新的模型和算法。文章通过使用随机模糊变量来描述风电功率的不确定性，并以区间方式表示负荷预测的不确定性。目标是优化燃煤机组的购电费用和污染气体排放量，构建了一个考虑不确定性的电力系统多目标交易计划模型。文中还介绍了如何利用遗传算法并结合概率密度分布来处理解的随机模糊特性，以获取多目标交易计划解集。案例分析证明了所提模型和算法的有效性。关键词包括风力发电、随机模糊变量、多目标优化、改进遗传算法、概率密度分布。" 文章详细讨论了在电力系统调度计划中如何处理风能这种可再生能源的随机性和模糊性。随着风力发电在电力系统中的比重增加，其不确定性对电力系统的运营带来了挑战。作者提出的新模型引入了随机模糊变量来精确地刻画风电功率的不可预测性，这是一种结合随机性和模糊性的方法，能够更好地反映风电的实际运行情况。 此外，文章考虑了负荷预测的不确定性，通过使用区间表示法来描述负荷需求的波动范围，进一步增加了模型的现实适应性。调度的目标是同时最小化燃煤机组的购电成本和排放的污染气体，这体现了对经济性和环保性的双重关注。 为了解决这个多目标优化问题，作者设计了一种改进的遗传算法。这种算法通过模糊化初始种群来处理不确定性的约束，同时利用概率密度分布来描述解的随机模糊特性。这种方法不仅能够应对多重不确定因素，还能有效地搜索多目标优化问题的解决方案集合。 在实际应用中，作者使用了一个包含10台燃煤机组和一个大型风电场的省级电力系统实例进行模拟验证。案例研究表明，提出的模型和算法能够在解决实际问题时提供合理且有效的解决方案，证实了其在处理风电不确定性和负荷预测不准确性方面的实用价值。 该研究对于电力系统调度的理论和实践具有重要意义，特别是在应对可再生能源并网和预测不确定性方面提供了新的方法和工具，对于提升电力系统的稳定性和效率具有积极的指导作用。