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计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化/刘梦依, 邱晓燕, 张志荣, 赵长枢,赵有林, 张楷
《电网技术》2020年第5期：1892-1899
微文内容
在坚强智能电网的大背景之下，风力发电、光伏发电等可再生能源发电技术凭借其高效、清洁的特点受到广泛关注和大力推广，电力系统中的风光渗透率日渐提高。在同一地理区域的风速和太阳辐照强度间具有较强的相关性，研究风光出力相关性对网损、节点电压以及运行安全的影响，具有重要的意义。
本文建立了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型，采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network，PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线，利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化，再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPS
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