基于粒子群优化算法的风电-火电机组组合调度研究的中期报告

基于粒子群优化算法的风电-火电机组组合调度研究的中期报告一、研究背景随着我国能源消费的不断增长，新能源逐渐成为了未来能源发展的重要趋势。其中，风能作为一种清洁、可再生的能源，其在我国的发展速度较快，分

- 基于粒子群优化算法的风电火电机组组合调度研究 的中期报告 一、研究背景 随着我国能源消费的不断增长，新能源逐渐成为了未来能源发展的 重要趋势。其中，风能作为一种清洁、可再生的能源，其在我国的发展 速度较快，分布范围较广。但是，由于风力发电具有不稳定性和不可控 性，其与传统的火力发电系统存在着较大的互补性。因此，将风电和火 电进行组合调度，可以优化电力系统的供需平衡，降低电网调度风险， 提高电力系统的供电可靠性。基于此，本文通过粒子群优化算法，研究 - 风电火电机组的组合调度问题。 二、研究目的 本文旨在通过对风电和火电机组的协调调度，实现电力系统的供需 平衡，减少电力系统的排放量和成本，提高电力系统的供电可靠性。具 体来说，研究目的包括： 1. - 建立风电火电机组组合调度模型，利用粒子群优化算法优化调度 方案。 2. 在优化调度方案中考虑风电与火电的特性差异，以及随机因素对 调度结果的影响。 3. 对研究结果进行分析和验证，评估调度结果的可行性和效果。 三、研究方法 Particle Swarm Optimization, 本文主要采用粒子群优化算法（ PSO-PSO ）对风电火电机组的组合调度问题进行优化。算法是一种模拟 自然界中粒子群协作行为的算法，其结合了局部搜索和全局搜索的优 点，具有收敛速度快和易于实现等优点。