邢方方
- 作品数：3 被引量：60H指数：2
- 供职机构：湖南大学电气与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于机会约束规划的微网运行备用优化配置被引量：16
- 2016年
- 为保证微网孤岛运行的可靠性与经济性,配置合理的运行备用容量具有重要意义。考虑到微网内波动功率主要由可再生分布式电源出力的不可控性、机组的故障停运及负荷预测的不准确性引起的,分析了风机出力、光伏出力和负荷短期预测误差的概率统计规律,提出了基于峰谷分时电价(time-of-use price,TOU)的微网发电侧备用与需求侧备用相协调的运行备用优化新策略。以最小化微网运行备用总购买成本为目标、以一定置信水平满足微网要求为机会约束的条件下,确立了最优运行备用容量的数学模型,并利用基于蒙特卡洛(Monte-Carlo)随机模拟的递阶遗传算法(hierarchical genetic algorithm,HGA)对模型求解。最后以微网实例的仿真结果说明了所建模型的有效性。
- 江岳春邢方方庞振国张丙江张雨王志刚
- 关键词：微网备用容量可中断负荷机会约束规划递阶遗传算法
- 基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测被引量：42
- 2015年
- 随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。
- 江岳春张丙江邢方方张雨王志刚
- 关键词：混沌时间序列BP神经网络GA算法
- 含风电系统的环境经济优化调度与仿真研究被引量：2
- 2016年
- 在风力发电并网优化调度的研究中,考虑风电不确定性引起的旋转备用需求和风电能源的清洁性,构建了含风电的电力系统多目标优化调度模型。提出一种改进BCC算法的模糊多目标调度优化算法,采用加权模糊处理将多目标优化问题转化为单目标优化问题。为提高算法的运算速度和全局搜索性,采用自适应动态调整和混沌搜索机制对算法进行改进。仿真结果表明,所提出的模型能有效的解决含风电的电力系统调度问题,与基本BCC算法相比,改进BCC算法具有更好的求解速度和全局收敛性,为并网发电调度优化提供了参考。
- 庞振国邢方方别少勇杜乾
- 关键词：风电环境经济优化调度
