基于连续隐马尔可夫模型的风水火联合低碳检修优化
南方能源建设(2023)
Abstract
[目的]新型电力系统背景下,风机的低碳检修与常规机组的协同检修等问题亟待解决.文章兼顾多属性气象因子影响和低碳性、经济性需求,建立基于连续隐马尔可夫的风水火联合低碳检修优化模型.[方法]首先,以降雨量、风速、雷电危险度为观测序列,以检修容量为隐状态序列,利用连续隐马尔可夫(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)过程实现对风电场检修容量的动态跟踪.然后,以最优检修容量为决策依据、以总成本最小为优化目标,统筹考虑检修约束、系统控制约束等,构建风水火联合低碳检修优化模型.最后,以IEEE30节点系统进行算例展开研究.[结果]结果表明,所提模型具有更显著的经济效益和低碳特性.[结论]文章所做研究对风机的运行维护具有较高的理论价值,工程适用性较强.
MoreTranslated text
Key words
wind power operation and maintenance,continuous hidden Markov,wind power hydropower and thermal power combined,low-carbon maintenance,economic benefit
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined