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风电并网电力系统的旋转备用优化案例（附带Matlab程序）

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简介：
本案例研究探讨了如何利用MATLAB程序优化风电并入电网后的旋转备用策略，以提高系统稳定性和经济效益。通过具体实例分析和编程实现，为相关领域的研究人员提供了实用的参考工具和技术支持。 本研究使用了风电接入的IEEE118节点系统作为应用实例，并包含求解程序及相应的IEEE118节点数据。该问题主要探讨如何应对风电并网带来的间歇性和波动性，这增加了电力系统的调度运行以及旋转备用容量的需求难度。通过采用采样优化方法，本研究旨在解决最优旋转备用容量、机组的最适组合运行方式和风电切除量等问题，以减少弃风及失负荷的现象。 所有详细信息均可在程序注释中找到，并且资源形式为Matlab中的优化程序。

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  • 风电并网电力系统的旋转备用优化案例（附带Matlab程序）
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    本案例研究探讨了如何利用MATLAB程序优化风电并入电网后的旋转备用策略，以提高系统稳定性和经济效益。通过具体实例分析和编程实现，为相关领域的研究人员提供了实用的参考工具和技术支持。 本研究使用了风电接入的IEEE118节点系统作为应用实例，并包含求解程序及相应的IEEE118节点数据。该问题主要探讨如何应对风电并网带来的间歇性和波动性，这增加了电力系统的调度运行以及旋转备用容量的需求难度。通过采用采样优化方法，本研究旨在解决最优旋转备用容量、机组的最适组合运行方式和风电切除量等问题，以减少弃风及失负荷的现象。 所有详细信息均可在程序注释中找到，并且资源形式为Matlab中的优化程序。
     
  • 基于源荷协调的风电并网旋转备用容量优化考量
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    本文探讨了在风力发电并网背景下，如何通过源荷协调策略来有效优化旋转备用容量配置，以提高电力系统的稳定性和经济性。 风电接入电力系统增加了不确定性，电网公司需要购买更多的旋转备用以保持系统的功率平衡与稳定。因此，寻求一种既保证系统运行可靠性又具有经济性的旋转备用优化配置方法至关重要。本段落提出了一种基于多场景的概率性旋转备用优化策略，考虑了风力发电、需求侧互动资源等因素的影响，并综合考量风电预测误差、负荷波动及发电机非计划停运等不确定性因素对旋转备用的需求。 该方法将弃风和可中断负荷分别视为部分负与正的旋转备用纳入发电日前调度计划中。通过建立以最小化购电总费用为目标函数的日机组组合优化模型，可以计算出各时段内最合理的旋转备用配置量。 经过在IEEE 30节点系统及IEEE 118节点系统的算例分析验证了该方法的有效性和准确性。
     
  • 风电并网系统的输电能力评估
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    本研究探讨了风电并网系统中输电能力的关键因素与评估方法，旨在提高风能接入电网的安全性和效率。 可用输电能力（Available Transfer Capability, ATC）衡量的是电力系统两点间可进一步可靠传输电能的能力。随着风力发电技术的快速发展及电力市场的逐渐成熟，研究大型并网风电场对系统ATC的影响变得至关重要。通过时间序列模型来描述风电场的风速和输出功率，并采用序贯蒙特卡罗仿真方法评估包含风电场在内的系统的ATC概率特性；每个抽样状态下的ATC计算基于关键约束条件下的交流潮流法进行；结合期望值、方差及相应的年度化指标，以全面评估风电场对系统ATC的影响。通过改进的IEEE-RTS79系统进行了仿真和算法验证，结果表明所提出的算法能够快速且准确地计算出ATC，并能有效分析风电场对ATC的具体影响，研究成果为电力系统的运行管理和风电场规划提供了有益参考。
     
  • DC风电场集电系统优化.zip_风电场优化_风优化_风电场集电
    优质
    本资料探讨了针对DC风电场集电系统的优化策略，旨在提高风电场的整体效率与性能。涵盖从设计到实施的具体方案和案例分析。 风电场集电系统优化可以采用遗传算法进行直接应用。
     
  • 风力发电与储能并网系统
    优质
    本项目聚焦于研发先进的风力发电与储能并网技术，致力于提升可再生能源利用效率和电网稳定性，促进清洁能源发展。 这是一个风电储能并网系统。风电输出的直流电压为380V，并通过储能装置来平滑风电输出。并网逆变器的直流侧电压设定也为380V。
     
  • 含风电电力系统的低碳优化调度考虑源荷不确定性MATLAB程序
    优质
    本程序运用MATLAB开发，针对含有风力发电的电力系统，旨在进行低碳优化调度，特别强调处理电源与负荷的不确定性因素。 本段落探讨了在电力系统低碳调度中考虑源荷两侧不确定性的方法，并引入模糊机会约束来优化风电系统的运行效率。该研究涵盖储能、风光发电设备以及火电机组及水电机组，解决了目标函数中的分类特征约束问题与非线性约束/目标的线性转化挑战，并充分考虑到机组启停时间的要求。在制定调度策略时，不仅考虑了常规的运营成本和弃风弃光带来的损失，还加入了碳排放的成本考量。 该程序设计完整且模块化，注释详尽易懂，非常适合学习使用。
     
  • 风电并网系统的潮流计算程序
    优质
    《风电并网系统的潮流计算程序》是一款针对风力发电系统设计的专业软件工具。该程序能够高效、准确地进行电力网络中的功率分布和电压水平分析，确保电网稳定运行，并支持优化风电场接入方案的设计与评估。 这段文字主要介绍如何进行风电机组的潮流计算并网，并适合初学者入门学习。它能够运行并对网络损耗和电压偏差值进行计算。在原代码中将风机放置于runpf位置处。该教程主要采用IEEE14节点，但也可以使用其他节点，需要自行查找相关文件修改。
     
  • 风电场电力系统的可靠性评估MATLAB程序
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    本程序利用MATLAB开发，专注于评估风电场电力系统可靠性，通过模拟和分析提高风力发电并网稳定性与效率。 风电场电力系统是可再生能源领域中的重要组成部分，其可靠性评估对于系统的稳定运行至关重要。MATLAB作为一种强大的数学计算和编程环境，在各种工程计算和建模中被广泛使用，包括电力系统的分析。本程序利用MATLAB进行风电场电力系统可靠性的评估，并采用蒙特卡洛模拟方法。 蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样或统计试验的数值计算技术，通过大量的重复随机试验解决复杂问题，在风电场电力系统中可以用来模拟各种随机变量（如风速、风向和发电机故障率）以预测系统的运行状态及其概率。`fengdianchang.m`文件很可能是程序的主要代码，并可能包含以下关键部分： 1. **数据输入**：该程序需要输入关于风电场的相关参数，包括风电机组的数量、类型及额定功率，以及风速分布的数据（如Weibull分布的参数）。 2. **风电模型**：为了评估系统的可靠性，必须建立一个风电机组运行模型，考虑将风力转化为电能的过程。这部分代码会定义启动和停止条件，并研究发电效率与风速的关系。 3. **故障模型**：每个风电机组都有一定的故障概率，本程序中会对这些概率进行定义并模拟可能出现的故障事件。 4. **电网连接模型**：风电场通常并入到电力网络之中。因此需要考虑电网稳定性问题，这可能涉及到潮流计算和风电场与电网的连接策略。 5. **蒙特卡洛模拟**：通过生成大量随机样本，该程序会模拟出在不同工况下的运行情况，并据此计算系统的可用度、可靠性指标（如年平均供电量及无故障运行时间）等。 6. **结果分析**：最终输出的结果可能包括各种可靠性的统计分析以及系统对故障的响应。通过这些信息可以帮助风电场运营商了解其弱点，优化策略以提高电力供应的稳定性和经济性。 对于研究人员而言，该MATLAB程序可以作为研究风电场电力系统可靠性问题的基础工具，并进行进一步模型改进和算法优化。使用蒙特卡洛方法评估系统的可靠性是一种实用且灵活的方法，能够处理复杂的不确定性和随机性，为风电场规划、设计及运维提供科学依据。在应对可再生能源的波动性和不确定性方面，这样的工具具有重要的实际应用价值。
     
  • 利用遗传算法解决电力系统的最优潮流问题并附带MATLAB代码
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    本研究运用遗传算法优化电力系统中的最优潮流问题，并提供详细的MATLAB实现代码。通过这种方法，能够有效提升电力系统的运行效率和经济性。 版本：MATLAB 2019a 领域：电力系统 内容：基于遗传算法求解电力系统的最优潮流问题，并附有相应的 MATLAB 代码。 适合人群：本科、硕士等层次的教学与研究使用。