针对风、光出力不确定性,结合蒙特卡罗抽样模拟的风、光出力场景集合,对比同步回代、K-Means聚类、模糊C均值(FCM)聚类三种场景削减技术所得最大概率典型场景风、光出力数据,发现同步回代场景削减技术更能表征风、光出力的波动性和随机性.并以风电、光伏、微型燃气轮机、质子交换膜燃料电池及蓄电池组成的微电网系统为研究对象建立了以系统总运行成本最小为优化目标的经济调度模型.算例分析中,采用自行改进的粒子群算法(PSO)优化调度各微源在典型场景下的出力,验证了结合蒙特卡罗抽样的同步回代算法对风、光出力不确定性处理的有效性和合理性.
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