风电并网的电力负荷优化分配算法

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1、第33卷第1l期计算机仿真2016年11月文章编号：1006—9348(2016)11—0101—04风电并网的电力负荷优化分配算法鲁宇明1，李登科2(1．南昌航空大学航空制造工程学院，江西南昌330063；2．南昌航空大学信息工程学院，江西南昌330063)摘要：风能是一种元污染的可再生绿色能源，但同时具有很强的随机性，不可调度性和波动性，与发电机组并网的的经济负荷分配问题很难用经典的数学方法来求解。针对上述问题，在已有的粒子群算法，文化算法和文化粒子群算法等等研究成果的基础上，进一步探讨信念空间进化

2、机制以及知识结构的更新规则并提出一种改进的动态改变惯性权重双重更新的并行文化粒子群算法。最后在含风电并网的动态经济负荷分配问题进行优化求解并与其它几种算法对比来验证了改进算法在寻优能力的可行性以及优越性。关键词：风电；经济负荷分配；惯性权重；文化粒子群算法中图分类号：TP301．6文献标识码：BOptimizedLoadDistributionofElectricityforGrid—．connectedWindPowerLUYu-min91，LIDeng-ke2(1．CollegeofAeronaut

3、icalManufacturingEngineering，NanchangHangkongUniversity，NanehangJiangxi330063，China；2．CollegeofInformationEngineering，NanchangHangkongUniversity，NanehangJiangxi330063，China)ABSTRACT：Windpowerisakindofrenewablegreenenergyresourcewhichiscleanandinexhaustib

4、le，butalsorandom，non—schedulingandvolatile．Itisdifficulttoallocatetheeconomicloadwithintegrationofwindpowergen—eratorsbyclassicalmathematicalmethods．Toovercomethisproblem，themechanismofevolutionandtheupdaterolesoftheknowledgestructureinbeliefspaceareexpl

5、ored，andanimprovedparallelculturalswarm．particleoptimi-zationallocationalgorithm，whichisdoubleupdatedbasedondynamicinertiaweight，isproposedonthebasisofre-searchonparticleSW出rInoptimization，theculturalalgorithmandtheculturalparticleswarnloptimization．Expe

6、rimentresultsshowthatthisalgorithmhasfeasibilityonsolvingallocationoftheeconomicloadwithintegrationofwindpowergenerators，anditisbetterthanotherexistingalgorithms．KEYWORDS：Windpower；Economicloadallocation；Inertiaweight；Culturalparticleswarmoptimizationalg

7、orithm1引言电力系统经济负荷分配(ELI))是指在满足电力系统或发动机组运行约束条件的基础上各台机组间合理地分配负荷以达到最小化发电成本的目的。在文献[1]中利用遗传算法进行了含有约束条件情况下解决了火电机组经济负荷分配。文献[2]中考虑了在经济负荷分配调度的时候机组参数变化给系统造成的影响。文献[3]中首次将模拟退火的方法融合遗传算法，开创了混合随机搜索的方法来解决火电厂的负荷分配问题。文献[4]使用遗传算法优化含风电并网的基金项目：国家自然科学基金(61262019)；江西省自然科学基金(20

8、15BAB207065)；江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金(第三批)收稿13期：2015—12—17修回13期：2016一Ol一05DELD问题，考虑了风电场的影响以及传统机组的爬坡限制约束，但是没有考虑上下旋转备用约束。文献[5]提出了一种改进的粒子群算法求解含风电并网的DELD问题。引入了正、负旋转备用对系统模型的影响。文献[6]研究了含风电场动态经济调度的影响因素，在风电功率全额上网的基础上，通过优化常规火电机组出力，实现动