【摘 要】
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随着风电大规模的并网,电力系统调峰问题日益显著。风电的随机波动性造成电力系统调峰困难和风电难以消纳,低谷时段大量弃风的现象频繁出现。风电具有明显的季节特性,如果在
【机 构】
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随着风电大规模的并网,电力系统调峰问题日益显著。风电的随机波动性造成电力系统调峰困难和风电难以消纳,低谷时段大量弃风的现象频繁出现。风电具有明显的季节特性,如果在制定中长期发电机组检修决策时考虑风电出力季节特性,能够显著减少弃风。利用主成分分析法和K-means聚类技术提取风电各季节典型出力模式,利用均摊法建立相应的通用生成函数,进而针对大规模风电并网系统,建立考虑风电出力季节特性的中长期机组检修计划优化决策模型,以各时段弃风电量最少和检修成本最小为优化目标。采用粒子群算法对建立的模型进行求解,通过算例验证了该模型与方法的可行性与有效性,显著提高了风电消纳能力。
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