考虑相关性的风力发电机组多阶段选址定容规划

摘要：

考虑到负荷和风力发电机组(wind turbine generator, WTG)之间存在一定的负相关性，文章首先采用拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling，LHS)技术和Cholesky分解法排序产生相关性样本，然后以规划期内总成本最小为目标，建立了多阶段WTG选址定容机会约束规划模型，并采用模糊自适应遗传算法(fuzzy adaptive genetic algorithm， FAGA)进行求解。在 FAGA 中，设计了一种新的模糊逻辑控制器，使得算法在迭代过程中能够动态调整控制参数，增加算法对解空间的搜索能力，从而克服了基本遗传算法容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点。33节点配电网算例的仿真分析表明，在进行WTG选址定容规划时不能忽略负荷和WTG之间的相关性。同时，算例仿真结果也验证了FAGA在求解规划模型时的高效性。

关键词：配电网、风力发电机组、多阶段、选址定容、相关性、模糊自适应遗传算法

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点基础研究发展计划资助项目973项目2009CB219703；国家自然科学基金资助项目51261130473。@@@@Project Supported by the National Basic Research Program of China 973 Program2009CB219703;National Natural Science Foundation of China51261130473

在线出版日期：2014-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3655-3661