风电电力系统动态经济调度：差分纵横交叉优化方法

"该论文探讨了含风电电力系统的动态经济调度问题，并提出了一种差分纵横交叉优化算法来解决这一问题。文章由梅盼盼、吴亮红、张红强和王慧莹四位作者共同完成，于2018年9月28日被接收，并在2019年4月17日在《系统仿真学报》网络首发。" 在电力系统运行中，动态经济调度是关键的一环，其目标是在满足系统安全约束的同时，最小化发电成本，以实现能源利用的最大效率。随着可再生能源，特别是风能的广泛应用，风电电力系统面临着新的挑战。风电的随机性和波动性导致了电力系统的功率平衡和调度问题变得更加复杂。大规模风电并网会增加电力系统的不确定性，对电网的稳定性和经济性产生影响。 为了应对这些挑战，该论文提出了差分纵横交叉优化算法。这是一种混合优化方法，结合了差分进化算法的全局搜索能力和交叉运算的局部优化特性。差分进化算法是一种基于群体的优化技术，通过迭代过程中个体之间的差异来探索解空间，而纵横交叉则可能进一步提高算法在处理多模态优化问题时的能力，适应风电功率预测的不确定性。 论文中，作者们可能详细阐述了算法的设计原理，包括如何初始化种群、如何执行差分操作以及如何进行交叉和变异操作，以实现对风电电力系统动态经济调度的有效求解。此外，他们可能还进行了大量的仿真分析，对比了提出的算法与其他传统优化方法在处理风电并网调度问题上的性能，以证明新算法的优越性和适用性。 在论文的实验部分，可能展示了在不同风电渗透率和系统负荷条件下，该算法如何调整发电机组的输出，以最小化总运行成本并保持系统的稳定性。此外，可能会讨论算法对风电预测误差的鲁棒性，以及在处理实时调度问题时的响应速度。 这篇研究论文对于理解如何利用创新的优化算法来提升含风电电力系统的经济调度性能具有重要意义，对于电力系统的研究人员和工程师来说是一份有价值的参考。它不仅提供了理论上的贡献，也对实际电力系统的运营策略提供了实用指导。