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摘要:
提出了一种应用含衰老和竞争机制的粒子群算法(Particle Swarm Optimization with Aging and Challenging Mechanism,ACM-PSO),分别从负荷侧和电源侧求解并网光伏发电置信容量。在构建了以常规机组类型数为系统状态变量的基础上,将ACM-PSO算法作为一种系统状态扫描及分类工具筛选出对发电可靠性指标有贡献的系统故障状态集。定义了负荷比例增加方式,以光伏发电接入前后系统电力不足期望(loss of load expectation, LOLE)保持不变为原则,分别从负荷侧和电源侧构建了目标函数,应用ACM-PSO算法求解光伏发电的有效荷载能力和等效常规机组容量。应用改进的IEEE-RTS79测试系统验证了所提方法的有效性。
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文献信息
篇名 并网光伏发电置信容量评估
来源期刊 电力系统保护与控制 学科
关键词 光伏发电 发电可靠性 有效荷载能力 等效常规机组容量 含衰老和竞争机制的粒子群算法
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 设计开发
研究方向 页码范围 122-127
页数 6页 分类号
字数 5304字 语种 中文
DOI 10.7667/PSPC150819
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王淳 南昌大学电气与自动化系 65 869 14.0 27.0
2 胡奕涛 南昌大学电气与自动化系 9 58 4.0 7.0
3 余志强 南昌大学电气与自动化系 4 29 4.0 4.0
4 钟云 南昌大学电气与自动化系 5 63 3.0 5.0
5 汪硕承 南昌大学电气与自动化系 3 27 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
光伏发电
发电可靠性
有效荷载能力
等效常规机组容量
含衰老和竞争机制的粒子群算法
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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