基于遗传算法的虚拟电厂经济性分析
Low Voltage Apparatus（2018）
Abstract
设计了基于配电网分时电价的运行策略和虚拟电厂(VPP)经济优化调度模型,由风力发电厂、火力发电厂和大规模储能电池构成,以VPP各时段收益最大为目标函数,考虑功率约束以及储能电池的能量和充放电约束,利用火力发电厂和储能电池来平衡风力发电的预测误差,实现了模型经济性的优化.模型采用遗传算法(GA)进行优化求解,对比分析风力发电的实际值与预测值以及储能电池的充放电功率,并对不同预测误差下的VPP经济性进行仿真.仿真结果表明,风力发电的预测误差越大,VPP经济性越差.仿真实例验证了模型的有效性,表明基于分时电价的VPP能获得更好的经济效益.
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