基于遗传算法模型的风电场接入发电扩展规划
计算工程、金融与科学
2020-08-12 v1 神经与进化计算
信号处理
摘要
电力系统规划的一个重要方面是发电扩展规划（GEP）。GEP 的目的是改进建设规划并降低安装不同类型电厂的成本。本文提出一种基于遗传算法（GA）的含风电场 GEP 方法。由于期望在 GEP 中集成最大可能的风电发电量，我们全面研究了将不同水平风能纳入发电的约束条件。这将有助于获得网络中最大合理的风电渗透率。此外，由于存在不同的风况，评估了强风与弱风渗透对 GEP 的影响。结果表明，风电发电能力的最大化利用可增加对更强风况的开发利用。考虑到风电产业的增长与风电场建设成本的降低，研究了 GEP 对该成本变化的敏感性。结果进一步表明，对于风电场初始投资成本降低 10%，所提模型估计总成本将最小化。
引用
@article{arxiv.2008.04703,
title = {Generation expansion planning in the presence of wind power plants using a genetic algorithm model},
author = {Ali Sahragard and Hamid Falaghi and Mahdi Farhadi and Amir Mosavi and Abouzar Estebsari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.04703},
year = {2020}
}
备注
23 pages, 10 figures