含风电和径流式小水电的多目标环境经济调度

张劲; 熊国江; 邹晓松; 袁旭峰

doi:10.7500/AEPS20200925018

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含风电和径流式小水电的多目标环境经济调度

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 含风电和径流式小水电的多目标环境经济调度
- Multi-objective Economic-Environmental Dispatch for Power System with Wind Power and Small Runoff Hydropower
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第9期页码：38-45
- 作者机构：
  
  贵州大学电气工程学院，贵州省贵阳市 550025
- 作者简介：
  
  张劲(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统经济调度。E-mail：594457414@qq.com
  熊国江(1986—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统最优化运行与智能化应用。E-mail：gjxiongee@foxmail.com
  邹晓松(1965—)，男，博士，教授，主要研究方向：电力系统运行与控制。E-mail：734279482 @qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51907035)
- DOI：10.7500/AEPS20200925018
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-09-25，
  
  修回日期：2021-02-03，
  
  网络出版日期：2021-03-01，
  
  纸质出版日期：2021-05-10
- 稿件说明：
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张劲,熊国江,邹晓松等.含风电和径流式小水电的多目标环境经济调度[J].电力系统自动化,2021,45(9):38-45.

ZHANG Jin,XIONG Guojiang,ZOU Xiaosong,et al.Multi-objective Economic-Environmental Dispatch for Power System with Wind Power and Small Runoff Hydropower[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(9):38-45.
张劲,熊国江,邹晓松等.含风电和径流式小水电的多目标环境经济调度[J].电力系统自动化,2021,45(9):38-45. DOI： 10.7500/AEPS20200925018.

ZHANG Jin,XIONG Guojiang,ZOU Xiaosong,et al.Multi-objective Economic-Environmental Dispatch for Power System with Wind Power and Small Runoff Hydropower[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(9):38-45. DOI： 10.7500/AEPS20200925018.

摘要

构建了含风电和径流式小水电机组的多目标环境经济调度模型。为应对风电和径流式小水电机组的不确定性，采用概率密度函数对风速和河流流量进行模拟，利用蒙特卡洛法模拟得到风电和径流式小水电机组的功率分布，并计及可再生能源预测功率的低估和高估带来的惩罚成本与储备成本。该模型能兼顾燃料费用目标及污染排放目标，并考虑安全约束、禁止运行区等约束条件。为获取最优调度方案集，提出一种非支配排序改进多目标教学优化算法，并将其与不可行解约束处理技术相结合，实现模型的有效求解。算例仿真结果验证了所提调度模型的合理性以及求解算法的有效性。

Abstract

A multi-objective economic-environmental dispatch model including wind power and small runoff hydroelectric units is constructed. In order to deal with the uncertainty of wind power and small runoff hydroelectric units

probability density functions are used to simulate wind speed and river flow. Monte Carlo simulation is used to obtain the power distribution of wind power and small runoff hydroelectric units. It also takes into account the penalty cost and reserve cost caused by the underestimation and overestimation of the predicted power of renewable energy. The model can take into account both fuel cost targets and pollution emission targets

as well as constraints such as safety constraint and prohibited operation zones. In order to obtain the optimal dispatching plan set

a non-dominated sorting improved multiobjective teaching optimization algorithm is proposed. It is combined with the constraint processing technology of infeasible solutions to realize the effective solution of the model. The simulation results of the calculation example verify the rationality of the proposed dispatching model and the effectiveness of the solution algorithm.

关键词

Keywords

references

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