ZIP风电-光伏-光热电站N-k安全优化调度模型:灵活性与经济性结合,求解风光消纳与弃风弃光问题,基于matlab与求解器的高效应用,风电-光伏-光热电站N-k安全优化调度模型:考虑调度灵活性与经济性,对比 2.97MB

wnoOURnlTMYV需要积分:10(1积分=1元)

资源文件列表:

含风电光伏光热电站电力系统安全优化调度模型 大约有15个文件
  1. 1.jpg 103.29KB
  2. 2.jpg 110.93KB
  3. 3.jpg 136.45KB
  4. 4.jpg 51.93KB
  5. 5.jpg 147.19KB
  6. 光热电站电力系统安全优化调度模型随.html 762.83KB
  7. 含风电光伏光热电站电力系统安全优.txt 2.53KB
  8. 含风电光伏光热电站电力系统安全优化调度.html 762.36KB
  9. 含风电光伏光热电站电力系统安全优化调度模.txt 2.86KB
  10. 含风电光伏光热电站电力系统安全优化调度模型.doc 1.77KB
  11. 含风电光伏光热电站的电力系统安全优.html 763.8KB
  12. 含风电光伏光热电站的电力系统安全优.txt 2.18KB
  13. 电力系统的多能源协同调度含风电光伏及光热.html 764KB
  14. 风电光伏光热电站电力系统.html 763.44KB
  15. 风电光伏光热电站电力系统安全优化调度模型在这个.txt 1.9KB

资源介绍:

风电-光伏-光热电站N-k安全优化调度模型:灵活性与经济性结合,求解风光消纳与弃风弃光问题,基于matlab与求解器的高效应用,风电-光伏-光热电站N-k安全优化调度模型:考虑调度灵活性与经济性,对比含光热与弃风弃光问题,系统性测试表现优秀,含风电-光伏-光热电站电力系统N-k安全优化调度模型该程序参考《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》光热电站模型,主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型,从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。 同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用,对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题,同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。 以14节点和118节点算例为例,对模型进行了系统性的测试,复现效果良好,是学习N-k约束以及光热电站调度的必备程序 程序采用matlab+cplex(mosek gurobi)进行求解,可以选择已经安装的求解器进行求解。 ,N-k安全优化调度模型;光热电站电力系统;光热电站消纳;风电-光伏-光热电站协同调度;求解器(matlab+cplex、mosek、gurobi);
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90405198/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90405198/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">含风电<span class="ff2">-</span>光伏<span class="ff2">-</span>光热电站电力系统<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全优化调度模型是一个重要的研究领域<span class="ff3">,</span>其主要目的是优化调</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度风电<span class="ff4">、</span>光伏和光热三种能源的电力系统<span class="ff3">,</span>以满足电力需求<span class="ff3">,</span>并保持系统的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在过去的研究中<span class="ff3">,<span class="ff4">《</span></span>光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度<span class="ff4">》</span>光热电站模型提供了有关光热电站</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的优化调度方案<span class="ff4">。</span>本文在此基础上进一步研究<span class="ff3">,</span>关注<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全约束在风电<span class="ff2">-</span>光伏<span class="ff2">-</span>光热电站电力系统中</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的含义<span class="ff3">,</span>并提出了相应的优化调度模型<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">,</span>我们需要了解<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全约束的含义<span class="ff4">。</span>简单来说<span class="ff3">,<span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span></span>安全约束指在系统中某些元件<span class="ff3">(</span>如输电线</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路<span class="ff4">、</span>变压器等<span class="ff3">)</span>发生故障时<span class="ff3">,</span>仍然能够保持系统的正常运行<span class="ff4">。</span>考虑到含风电<span class="ff2">-</span>光伏<span class="ff2">-</span>光热电站的电力系</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">统<span class="ff3">,<span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span></span>安全约束的含义变得更加复杂<span class="ff4">。</span>因此<span class="ff3">,</span>我们需要建立一个合适的优化调度模型来解决这个问</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于光热电站模型的基础上<span class="ff3">,</span>我们提出了含风电<span class="ff2">-</span>光伏<span class="ff2">-</span>光热电站的电力系统优化调度模型<span class="ff4">。</span>此模型考</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虑了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全约束<span class="ff3">,</span>并将光热电站的调度灵活性和经济性纳入考虑<span class="ff4">。</span>通过合理地调度风电<span class="ff4">、</span>光伏和光</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">热三种能源<span class="ff3">,</span>我们可以在满足<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全约束的前提下<span class="ff3">,</span>提高系统的效率和经济性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">此外<span class="ff3">,</span>我们的模型还考虑了光热电站对风光能源消纳的作用<span class="ff4">。</span>通过比较含光热电站和不含光热电站下</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的弃风弃光问题<span class="ff3">,</span>我们可以评估光热电站的实际效果<span class="ff4">。</span>调度策略也是我们模型中的一个重要因素<span class="ff3">,</span>我</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">们对比了考虑<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>约束和不考虑<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>约束下的调度策略差异<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证模型的可行性和有效性<span class="ff3">,</span>我们采用了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">14<span class="_ _1"> </span></span>节点和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">118<span class="_ _1"> </span></span>节点算例进行系统性的测试<span class="ff4">。</span>结果表明</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">,<span class="ff1">模型能够提供良好的复现效果</span>,<span class="ff1">并且对于学习<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>约束和光热电站调度具有重要的参考价值<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在实现优化调度模型的过程中<span class="ff3">,</span>我们选择了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">matlab+cplex<span class="ff3">(</span>mosek gurobi<span class="ff3">)</span></span>作为求解工具<span class="ff4">。</span>该</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序允许用户选择已安装的求解器进行求解<span class="ff3">,</span>以提高运算效率和求解精度<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">总之<span class="ff3">,</span>含风电<span class="ff2">-</span>光伏<span class="ff2">-</span>光热电站电力系统<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全优化调度模型是一个具有重要研究意义的课题<span class="ff4">。</span>通过</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">N-k<span class="_ _1"> </span></span>安全约束和光热电站调度的深入研究<span class="ff3">,</span>我们可以为风电<span class="ff2">-</span>光伏<span class="ff2">-</span>光热电站电力系统的优化调度提</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">供指导和支持<span class="ff4">。</span>这一模型的提出和应用<span class="ff3">,</span>将为能源领域的发展和智能电网的建设提供有力的技术支持</div><div class="t m0 x1 h3 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注<span class="ff3">:</span>文章内容仅供参考<span class="ff3">,</span>具体的技术细节和理论推导需要在实际写作过程中根据需要和要求进行补充</div><div class="t m0 x1 h3 y19 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    类型标题大小时间
    ZIPBLDC矢量控制仿真模型性能展示:转速1500r/min稳定运行,可升级滑模控制并应用霍尔六步换相双闭环控制策略,BLDC矢量控制仿真模型性能卓越,转速达1500r/min稳定运行,可升级至滑模控制并726.82KB2月前
    ZIP基于ABAQUS的CEL算法水压突破密封垫模型研究:从建模思路到后处理详解,基于ABAQUS的CEL算法水压突破密封垫模型研究:模拟盾构隧道接缝防水机制与密封垫破坏状态,ABAQUS水压突破密封垫(C649.83KB2月前
    ZIP三菱与MCGS联合打造的自动洗衣机智能控制系统:组态模拟仿真与PLC程序实践,三菱与MCGS联合打造的自动洗衣机智能控制系统:组态模拟仿真与PLC程序实践,三菱和MCGS自动洗衣机控制系统组态模拟仿真1.24MB2月前
    ZIP基于多智能体技术的自适应时变编队跟踪控制观测器研究,基于多智能体观测器的自适应时变编队跟踪控制策略研究,多智能体自适应时变编队跟踪控制;编队跟踪;多智能体;观测器,核心关键词:多智能体;自适应时变编1.49MB2月前
    ZIP三电平无刷直流电机BLDC矢量控制仿真模型:转速稳定,多电平可调,Matlab Simulink模型实现,三电平无刷直流电机BLDC矢量控制仿真模型在Matlab Simulink环境下的实现与性能分238.25KB2月前
    ZIP二极管中点钳位型三电平整流器(NPC)MATLAB Simulink仿真研究:电压电流双闭环控制策略分析,二极管中点钳位型三电平整流器MATLAB Simulink仿真中的电压电流双闭环控制策略探究345KB2月前
    ZIPMATLAB环境中基于PSO算法的机器人路径规划系统:可视化界面下的障碍物自定义与终点规划,MATLAB实现PSO算法的机器人路径规划系统:支持自定义障碍物、起点终点的可视化界面操作,基于MATLAB1.12MB2月前
    ZIPMatlab Simulink环境下的单相全桥逆变器SPWM控制模型:双极性与单极性控制探究,Matlab Simulink下的单相全桥逆变器SPWM控制模型:涵盖双极性与单极性SPWM控制,单相全桥3.1MB2月前