研究目的
通过最大化总输出功率并最小化月度输出功率的标准差，以优化水光风混合发电系统的输出功率数量与质量。
研究成果
改进的NSWOA算法能有效解决优化问题。水电可良好补偿光伏与风电。混合发电系统能兼顾稳定性与总发电量。所提模型亦可作为实际运行的参考。
研究不足
该研究聚焦于一个长期优化模型，可能无法捕捉短期波动和运营挑战。该模型的有效性是在特定的地理和气候背景下得到验证的，这可能会限制其普适性。
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基于改进多目标鲸鱼优化算法的水光风电发电系统优化
DOI：10.1016/j.egypro.2019.01.480
期刊：Energy Procedia
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
太阳能与风能面临的棘手问题在于环境变化导致其发电具有间歇性与不稳定性。水电因其调节响应迅速且成本较低，常被选作电力系统的补偿能源。本文提出了一种水-光-风多能互补系统的长期多目标优化模型，其中梯级水电站作为电力系统的调节补偿单元。该模型以最大化系统年总发电量为一个优化目标，同时以平抑系统出力波动为另一目标。模型首先计算光伏与风电的全部出力，随后将这些计算结果作为水电优化的边界条件输入电网系统。研究采用改进的非支配排序鲸鱼优化算法（改进NSWOA）求解该模型，结果表明：改进NSWOA能为决策者提供一系列最优选择方案，而水电凭借其优异的调节能力可有效补偿光伏与风电的波动性。
作者：
XingLi Yin，Liangge Cheng，Xuemin Wang，Jiantao Lu，Hui Qin
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