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基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化

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随着售电侧市场化竞争格局的逐步形成,售电公司通过负荷组合优化,在用户侧可以提高负荷率,降低购电成本,在供电侧可以提高设备利用率,降低线路损耗,提高电网安全运行水平和供电质量.针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题,首先基于用户负荷特性分析,提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型.其次,对贪婪搜索算法进行改进,引入随机因子,解决算法在初始估计和优化效果判定上的缺陷,提高了算法求解的质量与精度.最后采用改进贪婪搜索算法求解不同场景下的组合优化模型,验证了该算法在求解该组合优化问题时具有更强的搜索能力和适应性.
Multi-scenario Load Combinatorial Optimization Based on Improved Greedy Algorithm

王岩、蒋静、何恒靖、高赐威、肖勇

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南方电网科学研究院,广东 广州 510080

东南大学 电气工程学院,江苏 南京 210096

电力市场 负荷组合优化 负荷率 购电成本 改进贪婪算法

国家自然科学基金资助项目南方电网公司科技项目

51277028ZBKJXM20170079

2020

中国电力
国网能源研究院 中国电机工程学会

中国电力

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.463
ISSN：1004-9649
年,卷(期)：2020.53(5)
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