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基于改进的LDW粒子群算法的风-火电力系统联合优化调度策略
随着电力系统规模的不断扩大和分布式电源接入量的增加，电力系统的日常运行管理和调度越发复杂。尤其对于具有大规模风电和火力电站的联合电力系统来说，如何利用随机分布的风电和可靠的火力发电资源协同运行，提高系统的经济效益和可靠性，成为了热门的研究方向之一。在此背景下，本文基于改进的LDW粒子群算法，提出了风-火电力系统联合优化调度策略。
首先，介绍一下LDW粒子群算法。它是集成了拉诺切球函数和随机游走机制的粒子群算法，可以处理离散型问题，具有全局性和收敛速度快的特点。在本研究中用于求解系统调度中的优化问题。
接着，本文将分别从风场和火力电站的角度出发，建立优化模型。以风电为例，针对其本身不稳定和随机性强的特点，考虑到光照、地形、季节等因素影响，以及各个风场的风力等级的差异，提出了改进的风功率预测模型。该模型采用了神经网络等机器学习方法，在原有的气象数据和风电场历史运行数据的基础上，通过学习和拟合来预测未来风速和发电量，避免了传统方法容易受到干扰和数据误差的弊端。同时，本文还考虑到风电场之间存在相互影响的情况，引入了协同运行的模式，通过交流和协作来平衡各个风电场之间的贡献，使得总体发电量最大化。
同样地，对于火力电站的调度问题，本文采用了动态规划和贪心策略相结合的方案。火力电站的调度主要考虑到供应保障和电价波动等因素，其中供应保障要求保证电力系统的稳定运行，而电价波动则会使得火力电站的运行成本发生变化。为了使系统总成本最小，本文提出了一种基于动态规划的调度模型，通过对各个火力机组在多状态状态下的运行参数进行优化求解，得到火力机组的最佳启停方案和负荷分配方案。同时，为了避免算法求解时间过长和计算复杂度过高的问题，本文还运用了贪心策略来进行部分决策。
最后，通过将风电场和火力电站的调度问题相结合，建立了风-火电力系统联合优化调度模型。在此基础上，本文采用了改进的LDW粒子群算法来对模型进行求解，并进行了数值仿真experiment以模拟实际应用情况，证明了所提出的算法的有效性和可行性。实验结果表明，在最优情况下，风-火电力系统的总成本可以降低10%左右。
综上所述，本文基于改进的LDW粒子群算法，提出了一种风-火电力系统联合优化调度策略，通过对风电场和火力电站的调度问题进行建模和求解，可以实现系统的经济效益和可靠性最优化。