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含风电系统大规模长时间机组组合分解模型
被引量:
1
1
作者
宫本辉
王秀丽
+2 位作者
党灿
姚力
侯孚睿
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期143-151,共9页
针对传统机组组合忽略模型优化、仅从优化数学求解算法的角度加快求解速度的问题,提出了基于数学优化和模型优化的机组组合分解模型,以加快含风电的机组组合的求解速度,并采用弃风密度曲线来评估系统的弃风状况。该模型通过将传统机组...
针对传统机组组合忽略模型优化、仅从优化数学求解算法的角度加快求解速度的问题,提出了基于数学优化和模型优化的机组组合分解模型,以加快含风电的机组组合的求解速度,并采用弃风密度曲线来评估系统的弃风状况。该模型通过将传统机组组合求解空间分解为由离散变量决定的离散空间,结合机组组合问题的实际物理特点,剔除不具有实际意义的求解区域,以加快求解速度。弃风密度曲线可以通过系统弃风率范围及各弃风率的密度概率更好地评估系统弃风状况。根据所提方法和某省电网实际算例,比较了所提模型与传统模型的计算速度,并运用弃风密度曲线评估算例的弃风状况。研究结果表明,相比于传统的机组组合模型和弃风期望值,机组组合分解模型明显加快求解速度,系统的弃风状况在弃风密度曲线上从曲线中心向两侧波动展开,该研究加快了含风电系统的机组组合求解速度以及对系统风电弃风状况的评估更加有效、合理。
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关键词
风电
机组组合分解模型
机组组合
弃风密度曲线
生产模拟
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职称材料
题名
含风电系统大规模长时间机组组合分解模型
被引量:
1
1
作者
宫本辉
王秀丽
党灿
姚力
侯孚睿
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期143-151,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51577146)
国家电网公司科技项目资助(NY71-14-052)
文摘
针对传统机组组合忽略模型优化、仅从优化数学求解算法的角度加快求解速度的问题,提出了基于数学优化和模型优化的机组组合分解模型,以加快含风电的机组组合的求解速度,并采用弃风密度曲线来评估系统的弃风状况。该模型通过将传统机组组合求解空间分解为由离散变量决定的离散空间,结合机组组合问题的实际物理特点,剔除不具有实际意义的求解区域,以加快求解速度。弃风密度曲线可以通过系统弃风率范围及各弃风率的密度概率更好地评估系统弃风状况。根据所提方法和某省电网实际算例,比较了所提模型与传统模型的计算速度,并运用弃风密度曲线评估算例的弃风状况。研究结果表明,相比于传统的机组组合模型和弃风期望值,机组组合分解模型明显加快求解速度,系统的弃风状况在弃风密度曲线上从曲线中心向两侧波动展开,该研究加快了含风电系统的机组组合求解速度以及对系统风电弃风状况的评估更加有效、合理。
关键词
风电
机组组合分解模型
机组组合
弃风密度曲线
生产模拟
Keywords
wind
power
decomposed
unit
commitment
model
unit
commitment
wind
curtailment
density curve
production
simulation
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
含风电系统大规模长时间机组组合分解模型
宫本辉
王秀丽
党灿
姚力
侯孚睿
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
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