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大容量可再生能源并网使得电网的稳定性和兼容性以及安全性受到较大影响，因此电力系统多源协同调度优化问题变得尤为重要。基于可视化技术，通过一种基于多目标遗传粒子群计算的多源互补分层协同优化(HCOS)调度方法对电力数据进行预处理、存储和显示，能够更加直观地了解电力系统多元化的具体运行情况，快速发现问题，分析和处理问题。实现了风光储新能源整体出力大，节约了整体发电成本，提高了电力系统的经济性和安全性。并通过建立相关约束来使得电力系统安全、稳定、高效运行。
Abstract：The stability, compatibility and security of power grid are greatly affected by the grid connected with large capacity renewable energy, so the power system scheduling optimization problem becomes important. A multi-source complementary hierarchical cooperative optimization(HCOS) scheduling method based on multi-objective genetic particle swarm optimization is proposed to process power data based on visualization technology. And it is used to identify, analyze and deal with problems fast. Then the whole output of wind and solar energy storage is large, and the economy and security of power system are improved.
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基本信息:
中图分类号:TM73
引用信息:
[1]陈飞.基于可视化技术的电力系统多源协同优化调度研究[J].微型电脑应用,2022,38(06):153-157.
2022-06-20
2022-06-20