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1.2 课题的研究意义[4][5]
. 2
1.3 课题的研究现状 3
1.3.1机组组合问题求解的相关算法与研究现状[4][5][6][7]
. 3
1.3.2机组组合中对风电功率处理方式的研究现状 5
1.3.3本文的研究方法 7
1.4 本文内容安排 7
2 机组组合问题建模研究[4][5][15][16][17][18]
. 9
2.1 机组组合问题简介 9
2.2 机组组合问题解决的前期准备 9
2.3 机组组合问题模型建立 10
2.4 机组组合问题模型中风功率预测误差处理方法 12
3 基于粒子群算法与等耗量微增率迭代法的机组组合问题研究 . 14
3.1 问题处理方法简介[17][18][19][20]
14
3.1.1粒子群算法简介 14
3.1.2等耗量微增率准则简介 17
3.2 基于粒子群算法的机组组合问题的建模求解 18
3.2.1离散二进制 PSO算法 19
3.2.2 PSO方法备注 . 19
3.2.3 BPSO算法解决 UC 问题的实施 . 20
3.3 基于等耗量微增率迭代法的经济调度问题研究 25
4 机组组合仿真实例 . 27
4.1 仿真实例 27
4.2 编程及结果分析 27
4.2.1 10机组系统例子 . 27
4.2.2 26机组系统例子 . 31
4.3 小结 35
结论及总结 . 36
致 谢 . 37
参 考 文 献 . 38
1 引言
1.1 课题的研究背景
1.1.1可再生能源及风电发展状况[1]
随着能源需求增长与化石燃料资源日趋枯竭，风力发电作为可再生能源中最具有
经济发展前景的发电方式之一越来越受到人们的青睐和重视。风力发电是一种技术较
成熟的可再生能源发电形式，在世界各国得到了迅速的发展。
随着我国经济的快速增长，逐渐显现出能源供应紧张、煤炭运力不足以及生态环
境恶化等诸多问题。通过强化价格优惠和强制性市场份额政策，新能源在我国总体能
源结构中的比例在逐步提高，新能源产业的市场份额也日渐扩大。风能作为一种源源
不断、永不枯竭的绿色能源，己经成为化石能源的重要替代能源。
21世纪初风电便作为新能源的主要形式蓬勃发展。但是与火电、水电、核电等
电源不同，风电出力具有间歇性和波动性、容量可信度低、可预测性差等特点。风电
的大规模集中开发使这些风电出力特点突显，电力系统调度运行面临巨大压力，其中
调峰压力是大规模风电接入后系统调度运行面临的主要压力[1][2][3]
。
我国幅员辽阔，海岸线长，风能资源极其丰富。根据我国气象科学研究院估算，
全国风.能资源总储备量大概为 3.226TW，主要分布在西北、东北和华北的部分地区，
以及东部和东南沿海地区和岛屿上。可供开发利用的陆地风能和海上风能储藏量分别
达到253GW 和750GW。我国风能资源丰富地区相对集中，这一特点决定了我国具备
大规模、基地式集中开发的条件和潜力。
2004年之前，中国的风电产业几乎是一片空白。2005年全国新增风电装机容量
50MW，风电总装机容量为 1.26GW。从 2006 年开始一路猛增，风电装机容量连续四
年实现100%以上的增长速率。其间，2006 年我国新增风电装机容量为 1.34GW，超
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