风光水储互补系统：波动性最小优化调度与粒子群算法应用

本文主要探讨了"基于互补系统波动性最小的优化调度——多级快速多体算法"这一主题，针对日益增长的风电和光伏发电带来的间歇性和波动问题，研究者提出了一种创新的解决方案。文章以一个包含1个350MW的风电场、1个50MW的光伏电站、1个常规水电站和1个抽水蓄能电站的互补发电系统为例，该系统旨在通过联合调度来改善电力供应的稳定性。 在日前调度阶段，研究将一天分为24个时段，并提供了风电、光伏发电以及负荷的预测数据，这些数据展示了不同时间段的发电能力和需求。风电和光伏的发电量计划在预测值基础上满发，然而，它们的不稳定特性导致电网波动大。为了克服这个问题，文章提出了两种优化调度策略，目标是减小风、光发电的波动，增强互补系统的整体性能。 在调度策略的基础上，采用了粒子群优化算法作为求解工具。这种算法是一种全局优化方法，能够有效地搜索解决方案空间，找到最优的调度方案。通过对比风电、光伏单独并网发电与互补系统联合调度的结果，可以看到显著的优势：优化后的互补系统输出功率波动性大大降低，波动方差从1762.6MW下降到244.48MW，峰谷差也从166.4MW减小至76.4MW。这不仅提高了可再生能源的利用率，还减轻了风电和光伏发电对电网稳定性的影响。 文章的关键词包括风光水储互补系统、粒子群优化算法和日前调度，反映出研究关注的是如何通过技术手段解决新能源发电的挑战，以推动其在实际电力系统中的广泛应用。研究结果对于电力行业的可持续发展具有重要意义，特别是在考虑如何有效整合多种能源资源，减少弃风弃光现象，确保电力系统的稳定和高效运行。 总结来说，这篇文章的核心内容围绕风光水储互补系统优化调度的理论分析、方法选择（粒子群优化算法）以及实证验证，旨在提升可再生能源的经济效益和环境效益，是针对清洁能源波动性问题的一次深入探索。