一种基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，包括：构建目标电力系统的新能源出力经济性调度模型，计算净负荷曲线波动指标；通过新能源出力经济性调度模型得到新能源出力成本，以新能源出力成本最低为目标函数，净负荷曲线波动指标和储能设备性能为约束条件，构成背包问题优化模型；采用改进的遗传算法对背包问题优化模型进行求解，得到求解结果；根据求解结果分析得到含新能源电力系统经济调度的最优策略。本发明专利技术能够有效快速的生成目标电力系统的经济调度优化策略，当系统负荷变化较大或者新能源出力波动较大时，能够有效的对目标电力系统进行优化调度，降低系统调节的经济成本，具有很高的实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及含新能源电力系统经济调度，尤其是一种基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法。

技术介绍

1、随着双碳目标的提出，新能源出力在电力系统中的占比逐渐增加，将形成以新能源出力为主，传统化石能源出力为辅的新型电力系统，新能源的广泛接入和迅速发展为环境改善等带来了很多益处，但是同时新能源出力的随机性和不确定性给传统的电力系统优化调度也带来不少挑战。

2、目前，针对含新能源电力系统经济调度常用的方法是随机规划和场景分析法对不确定的变量进行建模，模拟不确定性对电力系统运行的影响，但是随机规划方法是寻求目标函数期望值的最大或者最小的解集，会存在某场景下决策不合理的风险；有专家学者将随机规划和条件风险价值约束相结合，使对应场景的预期收益不低于指定的置信水平来降低系统风险，但是无论是随机规划还是场景分析法都需要确定性的概率曲线生成场景，都有可能导致模型不够准确，从而无法实现精准的优化调度。

3、针对以上问题，要灵活的调配新型电力系统中的新能源出力，进一步推动能源转型，促进高比例新能源接入电网，对含新能源电力系统进行经济调度变得本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，其特征在于：所述步骤(1)具体是指：构建风力发电模型以及风力发电的成本模型，风力发电机的输出功率Pwt(t)即风力发电模型为：

3.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述以新能源出力成本最低为目标函数是指：

4.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的含新能源电力系统经济调度优化方法，其特征在于：所述步骤(1)具体是指：构建风力发电模型以及风力发电的成本模型，风力发电机的输出功率pwt(t)即风力发...

【专利技术属性】
技术研发人员：王绪利，周远科，潘东，张辉，凌孺，王玮伦，韩青青，徐冉，汤奕，郭汶璋，沈玉明，胡旭东，程啸，葛成，崔宏，申方，刘红新，黄杰，欧阳昱，张征凯，王璨，盛万兴，李蕊，李坤，施天成，樊友平，朱勇，王磊，钱龙，沙广林，李志伟，曾光，刘志敏，程璞，周荣桓，彭鹤凌，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：