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🔥 内容介绍 大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势,而风电与负荷的随机波动性对系统的影响不容忽视.提出一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型,同时计及源荷两侧不确定性对含风电电力系统低碳调度的影响.将阶梯型的碳交易成本引入目标函数中,旨在降低系统碳排放量,提高系统风电消纳量.针对风电并网后系统的不确定因素,引入模糊机会约束,将确定性约束松弛为含有模糊变量的系统约束,利用梯形模糊参数将其清晰化处理,并通过CPLEX对模型进行求解.算例分析表明所提模型可有效提高风电消纳水平以及降低碳排放.
⛳️ 运行结果
补充上x_pf大于等于0的约束后，x_pf就不会出现负值。将PG进行平方和x_pf进行对比看一下误差情况。
为了对比一下优化结果的差异性，见下面对比图。
很明显存在较大差异，再来看一下平方项的对比图。
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]崔杨、周慧娟、仲悟之、李鸿博、赵钰婷.考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度[J].电力自动化设备, 2020, 40(11):7.DOI:10.16081/j.epae.202009019.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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