【摘 要】
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电力机组组合问题是在给定的计划周期内确定火电、风电和蓄电池机组的开关机状态及发电量,以满足系统的负荷需求、旋转备用等约束要求.为了降低风电在电网中的供电不稳定性,
【机 构】
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东北大学工业工程与物流优化研究所,辽宁省制造系统与物流优化重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA040704);国家自然科学基金(61374203);国家自然科学基金创新研究群体科学基金(71321001)资助~~
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电力机组组合问题是在给定的计划周期内确定火电、风电和蓄电池机组的开关机状态及发电量,以满足系统的负荷需求、旋转备用等约束要求.为了降低风电在电网中的供电不稳定性,引入蓄电池储能系统与风机进行协调调度.由于大数量风机的介入,明显增加了问题处理的难度和复杂性.本文从一个新的视角将相近物理位置的风机进行组批,基于批的视角对问题建立了批模型.为了提高批模型的性能,提出了批模型参数的变换方法.根据问题的NP-难特征和模型的复杂结构,开发了拉格朗日松弛(Lagrangian relaxation,LR)算法进行求解.为了加速算法的求解效率,提出了子问题近似求解的代理次梯度的拉格朗日松弛算法.实验结果表明,提出的批模型明显优于传统的单机模型.基于批模型开发的拉格朗日松弛算法与CPLEX优化软件相比,能够在较短的时间内获得高质量的解.
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