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🔥内容介绍
针对风电并网消纳困难问题,文中利用光热电站中蓄热系统的可调度性和电加热装置自身的消纳能力,提出一种光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度方法.该方法以一种光热-风电系统结构为基础,分析光热电站的内部简化模型和风电功率爬坡事件的短时间尺度辨识方法.以系统综合成本最低为目标,考虑各种机组的运行特性和约束条件,建立光热-风电优化模型,对系统进行优化调度.利用MATLAB优化工具箱在IEEE-RTS24节点系统上对该方法进行仿真验证.结果表明,高比例风电并网时,光热电站的参与可以缓解系统中火电机组快速出力调节的压力,在保证系统运行经济性的同时,促进风电并网消纳.
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]拜润卿、常平、刘文飞、汤奕.光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度[J].电测与仪表, 2020, 57(22):6.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.22.001.
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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
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、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
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
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