电力优化调度方向及调整创新
未来方向
高比例可再生能源系统：多时间尺度调度（日前-日内-实时）与储能协同。
主动配电网：分布式电源（DER）的即插即用管理。
人工智能深度融合：数据驱动的调度决策替代传统模型。
可再生能源并网的挑战
不确定性：风光出力预测偏差需通过备用容量或储能补偿。
反调峰特性：风光过剩时可能导致传统机组低效运行，需引入需求响应或储能。
弃风弃光问题：通过跨区调度、灵活性改造或市场机制缓解。
常见优化方法
经典方法：
经济调度（ED）：忽略网络约束，优化机组出力分配。
机组组合（UC）：考虑机组启停成本的混合整数问题。
最优潮流（OPF）：结合电网潮流的非线性优化。
智能算法：
遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）用于非凸或高维问题。
强化学习（RL）应对不确定性（如风光出力波动）。
随机优化/鲁棒优化：处理可再生能源预测误差和负荷不确定性#电气工程及其自动化 #电气 #电气工程 #电力 #电路 #绿色能源转型 #可再生能源发电
未来方向
高比例可再生能源系统：多时间尺度调度（日前-日内-实时）与储能协同。
主动配电网：分布式电源（DER）的即插即用管理。
人工智能深度融合：数据驱动的调度决策替代传统模型。
可再生能源并网的挑战
不确定性：风光出力预测偏差需通过备用容量或储能补偿。
反调峰特性：风光过剩时可能导致传统机组低效运行，需引入需求响应或储能。
弃风弃光问题：通过跨区调度、灵活性改造或市场机制缓解。
常见优化方法
经典方法：
经济调度（ED）：忽略网络约束，优化机组出力分配。
机组组合（UC）：考虑机组启停成本的混合整数问题。
最优潮流（OPF）：结合电网潮流的非线性优化。
智能算法：
遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）用于非凸或高维问题。
强化学习（RL）应对不确定性（如风光出力波动）。
随机优化/鲁棒优化：处理可再生能源预测误差和负荷不确定性#电气工程及其自动化 #电气 #电气工程 #电力 #电路 #绿色能源转型 #可再生能源发电
