【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型背景下，风电作为间歇性可再生能源的渗透率持续提升，其出力波动给电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战。水电（尤其是抽水蓄能）凭借快速响应、调节灵活的特性，成为平抑风电波动的理想互补能源。粒子群算法（PSO） 作为一种高效的群体智能优化方法，具有收敛速度快、参数设置简单等优势，适用于求解风电 - 水电联合调度中的多目标、多约束优化问题。本文基于 PSO 算法构建风电 - 抽水蓄能联合优化调度模型，通过算例验证其在经济性、环保性与系统稳定性提升方面的有效性，为高比例可再生能源电力系统的调度决策提供参考。

一、风电 - 水电（抽水蓄能）联合调度的系统特性与优化目标

风电与抽水蓄能的联合调度系统通过能量互补实现优势协同：风电提供清洁基荷电能，抽水蓄能则通过 “充电 - 放电” 循环平抑风电波动、跟踪负荷变化。明确系统特性与优化目标是构建调度模型的基础。

（一）系统构成与运行特性

1. 风电特性：

• 出力随机性：受风速影响，风电出力呈现日内波动（如夜间出力较高）与日间不确定性（预测误差通常为 10%-20%）；

• 经济性：边际发电成本低（约 0.1-0.2 元 /kWh），但弃风会导致能源浪费与收益损失；

• 约束条件：风电爬坡速率有限（通常≤10% 额定容量 / 分钟），过度波动可能触发系统安全约束。

1. 抽水蓄能特性：

• 双模式运行：

• 发电模式：放水发电，出力范围为额定容量的 30%-100%，响应时间 < 5 分钟；

• 抽水模式：消耗电能抽水至上库，效率约 70%-80%，抽水功率通常为发电功率的 80%-90%；

• 库容约束：上库水位需维持在死水位与正常水位之间，单日发电量受库容限制；

• 经济性：抽水成本取决于购电价格，发电收益与上网电价挂钩，具有调峰套利潜力。

1. 联合系统特性：

• 互补性：抽水蓄能在风电低谷时抽水储能（吸收过剩电能），在风电高峰或负荷高峰时发电补能；

• 协同约束：系统总出力需满足负荷平衡（风电 + 抽水蓄能发电 = 负荷 + 抽水耗电），且备用容量需≥5% 系统负荷。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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