文献类型：期刊文章

作　　者：陈海焱[1] 陈金富[1] 段献忠[1]

机构地区：[1]华中科技大学电气与电子工程学院,湖北省武汉市430074

出　　处：《电力系统自动化》

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2004CB217906)高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目中国博士后科学基金资助项目(2003034473)。

年　　份：2006

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：22-26

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006139790014)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上, 利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。

关 键 词：电力系统 风电场 动态经济调度 模糊理论  粒子群优化 人工智能  

分 类 号：TM734]