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王鹏,刘敏. 计及需求响应的主动配电网日前优化调度[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(28): 152-158.
wangpeng.Day-ahead Dispatching Optimization of Active Distribution Network Considering Demand Response[J].Science Technology and Engineering,2019,19(28):152-158.
计及需求响应的主动配电网日前优化调度
Day-ahead Dispatching Optimization of Active Distribution Network Considering Demand Response
投稿时间:2019-03-13  修订日期:2019-04-30
DOI:
中文关键词:  需求响应  主动配电网  不确定因素  机会约束规划
英文关键词:demand response ADN uncertain factors chance-constrained programming
基金项目:基金项目:贵州省科技创新人才团队项目(黔科合平台人才[2018]5615)
     
作者单位
王鹏 贵州大学电气工程学院
刘敏 贵州大学电气工程学院
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中文摘要:
      主动配电网通过主动调度可调度资源达到配网的经济、安全、可靠、高效的运行;随着分布式电源在主动配网中渗透率越来越高,将需求侧资源纳入主动配网的调度中可以提高主动配电网消纳分布式电源的能力以及增加系统的经济性、安全性。由于用户负荷不止受电价影响,需求响应后的负荷存在不确定性,同时风光的出力也存在随机性的特点,在计及了源荷不确定性下,建立了基于机会约束规划的主动配电网优化调度模型,通过嵌入蒙特卡罗的粒子群算法求解,算例分析结果表明了所提模型的有效性。
英文摘要:
      Active distribution network achieves economic, safe, reliable and efficient operation of distribution network by actively dispatching dispatchable resources. With the increasing penetration of distributed generation in active distribution network, incorporating demand-side resources into active distribution network dispatching can improve the ability of active distribution network to absorb distributed generation and increase the economy and security of the system. Because the user load is not only affected by electricity price, but also the load after demand response is uncertain. At the same time, the output of the scenery is stochastic. Considering the uncertainty of the source load, an optimal dispatching model of the active distribution network based on chance-constrained programming is established. It is solved by the particle swarm optimization algorithm embedded in Monte Carlo. The numerical results show the effectiveness of the proposed model.
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