内蒙古电网多种发电资源协调优化调度方案研究
电力系统经济调度优化的研究
电力系统经济调度优化的研究电力系统是现代工业社会运行的重要基础，其供应的稳定电能对于保障经济发展和社会稳定至关重要。
而电力系统的调度优化则是保障电网稳定运行和电能供应的重要环节之一。
本文将对电力系统经济调度优化进行研究，并探讨其在提高电力系统效率、降低成本等方面的应用和意义。
一、电力系统经济调度优化的意义电力系统的经济调度优化是指在保障电能供应的前提下，通过合理配置电力资源、优化能源调度策略，实现电力系统运行的高效和经济。
其具体意义如下：1. 提高电力系统的利用效率：经济调度优化能够合理配置电力资源，提高电力系统的利用效率。
通过科学合理地制定出力调度计划、优化发电机组组合，使得电力系统在满足供需平衡的条件下，最大程度地利用电力资源，提高发电效率，减少能源的浪费。
2. 降低发电成本：经济调度优化能够降低电力系统的发电成本。
通过动态调整发电机组的负荷分配、选择合适的电源组合等策略，减少系统运行中的能源消耗和成本支出，降低供电的成本，提高发电的经济效益。
3. 提高电力系统的稳定性和可靠性：经济调度优化能够提高电力系统的稳定性和可靠性。
通过调整发电机组的输出功率、优化能源供应策略，以及合理利用电力系统的调度储备等手段，保证系统在各种工况下的可靠供电，增强电力系统的稳定性。
二、电力系统经济调度优化的方法和技术在实际电力系统的调度过程中，通过合理的方法和技术对电力系统进行经济调度优化，从而实现电力系统的高效运行。
下面列举一些常见的方法和技术：1. 负荷预测技术：通过对电力系统中负荷特性的研究，建立负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷需求。
负荷预测的准确性将对经济调度优化起到关键作用。
2. 发电机组出力优化：基于负荷需求和发电机组特性，通过优化发电机组的出力，求解最优的出力调度方式，实现经济调度优化。
这一方法包括基于启发式算法、遗传算法等的发电机组调度策略。
3. 电力交易市场机制优化：通过建立电力市场交易机制和清算机制，引入竞争机制，实现供需的匹配和电力资源的优化配置。
微电网中能量管理与调度方法研究
微电网中能量管理与调度方法研究微电网是指由多种能源资源组成的、能够自主运行的小型电力系统，它既可以与传统的电网互联，也可以独立运行。
在微电网中，能量管理和调度是确保能源供需平衡、优化能源利用并实现能源可持续发展的重要任务。
本文将探讨微电网中能量管理与调度的方法研究。
一、能量管理与调度的意义和目标在微电网中，能量管理与调度的主要目标是确保能源供给的可靠性和经济性，并实现对能量的高效利用。
这一过程包括对不同能源资源的采集、存储和利用进行合理规划和调度，以满足微电网内部的能源需求。
能量管理与调度的意义在于优化能源资源的利用效率，减少对传统能源的依赖，推动能源的可持续发展。
通过合理安排能源的采集和利用，微电网可以最大限度地利用可再生能源，并与传统电网进行灵活互联，提高能源供应的可靠性和稳定性。
二、能量管理与调度的方法1. 能源需求预测和规划在微电网中，准确预测和规划能源需求是实现能量管理与调度的基础。
通过对历史能源数据和用电负荷的分析，可以建立能源需求的模型，并预测未来的需求变化。
基于这些预测结果，可以制定合理的能源规划，包括能源的采集、存储和利用方式。
2. 分布式发电和能量存储微电网中的能量管理与调度需要合理利用分布式发电和能量存储技术。
分布式发电包括太阳能光伏发电、风能发电等，通过将分布式发电系统与微电网相连，可以有效利用可再生能源资源。
同时，能量存储技术如电池、超级电容器等的应用可以使能源的供需更加平衡，并提高微电网的容错能力。
3. 能量调度策略与优化为了实现微电网中的能量管理与调度，需要制定合理的调度策略并进行优化。
调度策略可以包括能源的分配方案、能源存储和释放的时机等。
通过建立数学模型和利用优化算法，可以实现能量的最优调度，提高能源的利用效率。
4. 能源市场交易与协调微电网中的能源管理与调度需要实现各种能源资源的交易和协调。
通过建立微电网内部的能源市场，可以实现各种能源的灵活交易和价格形成机制。
电网的电力调度与优化
电网的电力调度与优化电力调度是指根据电力系统的供需情况，合理安排电力发电计划，确保电力供应平稳可靠的过程。
在传统的发电模式下，电力调度主要以中央调度为核心，通过人工干预进行调控。
然而，随着能源结构的转型和可再生能源的快速发展，电力调度也面临着越来越多的挑战和机遇。
一、现状与问题目前，电力调度面临的主要问题包括：1. 不同电力资源之间的协调：传统电力系统主要依赖于火力发电和水电发电，难以充分发挥不同电力资源的优势。
随着可再生能源的增加，需要实现风力发电、太阳能发电等与传统能源的有效整合。
2. 灵活性不足：传统电力调度在安排发电计划时，往往以稳定供电为首要目标，对供需变化的响应较慢，难以适应不同时间段和不同区域的电力需求。
3. 发电效率低：由于传统电力调度模式的限制，部分电力资源得不到充分利用，存在能源效率低下的问题。
二、优化方案为应对电力调度面临的问题，需要采取一系列优化方案：1. 建立智能化调度系统：引入人工智能、大数据等技术手段，建立智能化电力调度系统，实现对电力系统全面监测和预测，提高调度效率。
2. 多能源协同优化：通过对不同能源的灵活调度和协同优化，实现电力系统的整体性能最大化。
比如，在风能、太阳能等可再生能源产生过剩时，将多余的电能转化为电力储存，提高电力系统的负载率。
3. 考虑电力市场因素：建立电力市场机制，鼓励发电企业根据市场需求进行生产调整，提高电力资源配置的灵活性和运行效率。
4. 强化电力系统灵活性：通过深化电力系统的智能化改造和柔性传输技术的应用，提高电力系统的稳定性和灵活性，更好地适应供需变化和电力负荷波动。
三、优化效果通过以上优化方案的实施，可以取得以下效果：1. 提高电力发电效率：通过合理调度各种电力资源，充分利用可再生能源，提高电力资源的利用效率，降低能源消耗，减少环境污染。
2. 优化电力系统运行：引入智能化调度系统，增强对电力系统运行状态的监测和预测能力，减少人为干预，提高系统的安全性和可靠性。
微电网中多能源协调与优化控制研究
微电网中多能源协调与优化控制研究随着能源需求的不断增加和能源供给的局限性，如化石燃料资源的有限性和环境问题的愈发严重，新型的能源系统逐渐受到关注。
而微电网作为能源系统的一种重要形式，具备着分散化供电、可再生能源利用和弹性调整等特点，成为实现能源可持续发展的重要手段。
然而，微电网中引入多能源系统时，多种能源间的协调和优化控制成为一个重要的研究方向。
在多能源协调与优化控制研究中，需要考虑以下几个方面：第一，多能源的互补性。
在微电网中，不同能源来源具有各自的特点，如太阳能在白天充足，而风能则可能在夜间较为丰富。
因此，多能源间的协调运行将能够最大程度地利用各种能源，提高能源利用率。
第二，能源的经济性。
在微电网中引入多能源系统，不仅要考虑能源间的协调，还需要考虑能源的经济效益。
通过对不同能源的成本、效益、供需情况等因素进行综合考虑，可以形成能源的经济运行模式，降低能源供应成本。
第三，能源的可靠性。
微电网中的多能源系统需要保证供电的可靠性和稳定性。
为了实现此目标，需要进行多能源系统的优化调度和控制，以保证微电网系统能够正常运行，并对故障进行迅速的响应和修复。
第四，能源的环境友好性。
多能源协调与优化控制的研究也需要从环境保护的角度进行考虑。
通过合理设计能源供应方案，降低能源的排放和污染，实现微电网的低碳、清洁发展。
为了实现微电网中多能源协调与优化控制的研究，可以采用以下几个方法：第一，建立能源模型。
通过建立微电网中各种能源来源的数学模型，可以对能源进行准确描述和分析，为后续的协调与优化控制提供基础。
第二，优化调度算法。
利用现代优化算法，设计出适用于微电网多能源协调与优化控制的调度算法。
通过对能源供需的分析和调度，实现能源的最优利用。
第三，系统控制与调节。
通过设计合理的控制策略和调节机制，实现微电网多能源系统的稳定运行和快速响应。
例如，可以采用分布式控制系统，对微电网中的能源进行实时监测和调节。
第四，智能决策与管理。
电网合理调度措施方案
电网合理调度措施方案1.引言1.1 概述电网是国家重要的基础设施之一，它承担着输送和分配电能的重要任务。
电网调度作为电网管理的核心环节，对电网运行的稳定和可靠起着至关重要的作用。
合理的电网调度措施方案能够有效优化电网资源配置，提高电网运行效率，减少能源浪费，保障电力供应的安全和稳定。
因此，本文将针对电网调度的重要性、现有问题分析，并提出合理调度的措施方案进行阐述和探讨。
1.2 文章结构文章结构部分的内容:本文共分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言部分主要对电网合理调度措施方案的重要性和目的进行概述，为读者提供研究主题背景和意义。
2. 正文部分包括电网调度的重要性、现有电网调度问题分析和电网合理调度措施方案三个小节。
其中，电网调度的重要性将详细介绍电网调度的作用和意义；现有电网调度问题分析将分析当前电网调度存在的问题和挑战；电网合理调度措施方案将提出解决问题的具体措施和方案。
3. 结论部分将对全文进行总结与展望，提出实施建议并探讨对未来电网发展的影响，为读者提供对未来发展的参考和展望。
1.3 目的:本文的目的是分析电网合理调度的重要性，并提出一些解决现有电网调度问题的措施方案。
通过深入研究电网调度的现状和问题，我们旨在为电网运营和管理部门提供一些有益的参考，以促进电网的高效运行和可持续发展。
同时，我们也希望能够引起社会各界对电网调度问题的关注，促使相关政策和技术的改进，为未来电网发展提供更为有效的支持和保障。
2.正文2.1 电网调度的重要性电网调度是指在保证电网安全稳定运行的前提下，合理调配和利用各种能源资源，满足用户需求的过程。
电网调度的重要性主要体现在以下几个方面：首先，电网调度直接关系到电力系统的安全稳定运行。
电力系统是一个复杂的大系统，需要保持合理的供需平衡和电压、频率的稳定，只有通过有效的调度手段，才能保证电力系统的安全运行，避免发生各种事故。
其次，电网调度对于资源的合理利用至关重要。
蒙西电网风电运行调度模式建设经验分析
蒙西电网风电运行调度模式建设经验分析郭琦;景志滨;杭晨辉;高政南【摘要】近年来,蒙西电网风电迅猛发展,装机总容量及发电量均位列全国省级电网首位.虽然现阶段存在电源构成及分布不合理、网架结构不完整、管理制度不完善等不利条件,蒙西电网通过改进调度管理模式,采用PDCA、SDCA等先进管理方法,建立适应当前电网实际的新型风电调度模式,在风电消纳方面取得了一定的成绩.探讨了新型风电调度模式与常规调度模式的异同,通过对风电调度模式发展阶段的分析,得出结论:认为不存在普遍适用于所有电网情况的标准风电调度模式,需根据具体电网装机构成情况及风电容量占比对风电调度模式进行持续修正和改进.【期刊名称】《内蒙古电力技术》【年(卷),期】2013(031)005【总页数】5页(P1-5)【关键词】风电调度模式;PDCA;SDCA;风电消纳【作者】郭琦;景志滨;杭晨辉;高政南【作者单位】内蒙古电力调度通信中心,内蒙古呼和浩特010020;内蒙古电力调度通信中心,内蒙古呼和浩特010020;内蒙古电力调度通信中心,内蒙古呼和浩特010020;内蒙古电力调度通信中心,内蒙古呼和浩特010020【正文语种】中文【中图分类】TM614;TM73为应对日益严峻的能源危机和环境污染问题，可再生能源发电受到越来越多的关注。
风力发电作为可再生能源利用最为成熟的一种形式，近年来在我国得到了长足的发展。
2012年年底，全国风电装机容量达75 324MW。
内蒙古自治区作为风力资源最为丰富的地区之一，风电也得到迅猛发展。
蒙西电网2005—2013年历年风电装机容量如图1所示。
从图1可以看出，蒙西电网风电装机规模自2007年开始快速增长。
2011年，由于“弃风”等原因，风电投产速度明显放缓，由快速扩张期过渡到稳定发展期。
截至2013年6月底，蒙西电网风电装机容量突破10 000MW，占全网总装机容量22%，投产风电场104座，风电装机容量及发电量均位列全国省级电网之首。
电网的电力调度与优化方法
电网的电力调度与优化方法电力调度是指根据电网负荷需求和电源供给情况，合理安排发电机组的出力、输送电力并保证电网的安全稳定运行的过程。
而电力调度的优化方法则是指通过应用最新的技术手段和算法，使电力调度更加智能化、高效化，以提高电力系统的运行效率和可靠性。
本文将介绍电网的电力调度与优化方法的相关内容。
1. 电力调度的基本原则电力调度的基本原则主要包括平衡电力供需、优化发电成本、提高电网运行可靠性等。
在调度过程中，需根据电力市场需求和供电能力，合理调度电力生产资源，保证供需平衡，并降低发电成本。
此外，还需要通过合理安排传输线路的开通和运行，确保电网的可靠性和稳定性。
2. 电力调度的现状与挑战目前，电力调度面临着供需不平衡、可再生能源发电波动性大、负荷预测准确性不高等挑战。
电力调度需要在复杂多变的环境中进行，并需要考虑到各种因素对电网运行的影响。
因此，如何提高电力调度的灵活性和准确性，是当前亟待解决的问题。
3. 电力调度的优化方法为了改进电力调度的效率和质量，研究者们提出了许多智能化的电力调度优化方法。
以下是其中几种常见的方法：(1) 基于大数据的电力调度优化利用大数据技术，收集和分析电力系统的历史数据以及实时数据，建立准确的负荷预测模型。
通过对大数据的处理和分析，可以更准确地预测负荷需求，从而优化发电计划和运行策略，提高电力系统的效率。
(2) 基于人工智能的电力调度优化人工智能技术（如神经网络、遗传算法等）的应用在电力调度中已经取得了显著的效果。
通过对电力系统进行建模和仿真，并结合优化算法，可以实现电力系统的自适应调度和优化，进一步提高电网的稳定性和运行效率。
(3) 基于优化算法的电力调度优化优化算法是电力调度的重要工具，可以通过最优化方法来确定最佳的发电计划和输电方案。
常见的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。
这些算法可以帮助电力调度人员在实际操作中做出最优的决策，提高电力系统的经济性和可靠性。
电网的电力调度与优化
电网的电力调度与优化电网的电力调度与优化是指在一个电力系统中，通过合理的调度和优化策略，使得发电、传输和消纳电能的运行达到最佳状态，以满足用户的需求，提高能源利用效率，保障电网安全稳定运行。
本文将从电力调度的概念、电力调度的目标、电力调度的方法以及电力调度的优化等方面进行论述。
一、电力调度的概念电力调度是指根据电力系统的实际情况和用户需求，合理安排发电机组的输出功率，调整导线及变电设备的运行方式，使得电力系统的供需平衡，保持电压、频率等参数处于合理范围内，以确保电网的正常运行。
电力调度通常由发电调度、输电调度和配电调度组成。
二、电力调度的目标1. 经济性目标：通过合理调度电力系统内各个发电机组和负荷，使得电力系统的供需平衡，最大化利用发电资源，最大程度降低电力系统的运行成本。
2. 安全性目标：保证电力系统的供电质量，保持电网的电压、频率等参数在安全范围内，防止电网过载现象的发生，确保电网的稳定运行。
3. 灵活性目标：根据电力系统的实际运行情况和用户需求，灵活调整发电机组的出力，实现对电力系统的灵活控制。
三、电力调度的方法1. 基于经验的调度方法：这种方法主要依赖于运营人员的经验和判断，根据历史数据和运行情况，结合运营人员的经验，进行调度决策。
这种方法简单易行，但缺乏优化性和自适应性。
2. 基于模型的调度方法：这种方法主要是根据电力系统的运行模型和约束条件，利用数学优化方法，进行电力调度决策。
该方法能够全面考虑电力系统的各种因素，具有较好的优化效果，但需要大量的计算和数学模型的支持。
3. 基于人工智能的调度方法：这种方法主要利用人工智能技术，如神经网络、遗传算法等，通过学习和优化算法，对电力系统进行调度。
该方法具有较强的自适应性和泛化能力，能够适应电力系统复杂的运行环境，但需要大量的数据支持。
四、电力调度的优化在电力调度中，优化是一项重要的任务。
通过优化调度策略，可以使得电力系统的运行更加经济高效、安全稳定。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
内蒙古电网多种发电资源协调优化调度方案研究
针对内蒙古地区风电等可再生发电资源的大量并网，结合储能系统及其他多种发电资源，构建内蒙古电网多种发电资源协调优化调度模型，以促进可再生能源应用的同时，保证电网运行稳定应及经济效益，从而实现整体的经济、环境与社会效益。
采用改进的细菌觅食算法，以保证风力发电出力的前提下发电系统收益最大化为目标，建立多种发电资源协调优化调度模型，并选取实例进行算法对比分析，分析不同情形下多种发电资源协调调度的经济性。
结果表明，风电与其他可再生发电资源、储能机组以及常规机组协调调度，不仅具有环保性，且提高了系统运营的经济性，应予以大力推广。
标签：
内蒙古电网；发电资源；优化调度；细菌觅食算法
TB
1引言
能源紧缺、气候变化以及环境污染等问题的日益严峻，对电力系统的发展提出了新的挑战。
新形势下，各地电力系统的发展重点正在逐渐转变，风电等可再生发电资源逐渐被广泛采用。
风电并网的有序性在很大程度上体现在风电与其他可再生能源之间，风电与常规电源、电网建设、大型储能设备之间规划和运行两方面的协调与配合。
但是由于风电建设周期短、审批标准管理不善，致使我国风力发电规划与电网规划脱节；同时，内蒙古地区风电多分布在负荷水平薄弱的地区，电力不能就地消纳，弃风现象严重，抑制了内蒙古风电的有序并网运行。
因此，本部分重点分析内蒙古地区风电与其他发电资源协调优化调度方案。
国内对于含风电的多种发电资源协调优化调度研究主要停留在理论研究阶段，未得到实际推广。
文献[1]分析了分布式发电资源的技术现状及其在中国的发展；文献[2]构建了分布式电源节能调度优化模型。
国外对于分布式发电资源调度算法的研究较多，其中文献[3]和文献[4]采用混合整数线性规划算法分别对含有风电及热电联产机组的电力系统发电资源进行优化调度；文献[5]分析了核电与风电联合调度所带来的经济性与环保性。
本文基于内蒙古地区多种发电资源协调调度管理体系及现状，构建了多种发电资源协调优化调度模型，并采用改进的细菌觅食算法对模型进行寻优求解，对比分析含可再生发电资源的发电系统优化调度与传统发电资源调度的经济性，为内蒙古地区风电的大规模并网提供调度方案。
2风电与多种发电资源的协调优化调度
2.1风电与其他可再生发电资源协调调度
以光伏发电为例，风能和光能都存在间歇性和随机性，其独立运行的供电系统难以提供连续稳定的电力输出，为实现电力供应的平稳输出，可以通过风光互补并加入储能装置，在充分利用风能和光能在时间以及地域上的天然互补性的基础上，通过储能系统对电能的存储和释放，以达到改善风光发电的功率输出特性，缓解风电的间歇性和波动性与电力系统实时平衡之间的矛盾，降低其电网的冲击。
其联合调度流程如图1所示。
其中，风光电站功率联合预测主要基于风速与光照等气象信息，并通过数据接口从调度SCADA获取风电场和光伏电站的历史运行数据，建立一定的输出功率评价模型，采用多种方法对次日风电出力和光伏电站处理进行预测，进而计算加工得出次日的风光电站输出的总功率曲线；发电计划安排通过智能控制调度系统配置出力计划；实时发电控制则由智能控制调整系统的实时发电控制来完成，其根据实际运行情况及时调整由离线软件计划输出的发电计划。
2.2风电与常规发电资源协调调度
风电功率的随机性与间歇性，决定了风电出力的控制较为困难。
如果有一定规模的常规机组配合运行，利用水、火电机组的调节能力，可以实现对风电出力的补偿，平抑风电的间歇性波动，保证外送负荷特性满足受端电网要求。
因此，在加强电网的建设，接纳更多的风电上网与外送的同时，还应实施“风火水互济”打捆外送模式，以稳定的潮流外送。
风电-常规能源联合调度运行管理策略主要有两点：
（1）有水电联合调度情况下。
在有水电参与风电联合调度的情况中，由于水电具有一定的波动性，其在春夏季为丰水期、秋冬季为枯水期。
当水电站的水库具有一定调节库容时，水库蓄水可以平抑来水的短期波动。
此时，将水电站与风电场联合运行，可以用水电的短期波动平抑能力弥补风电的短期波动，风电则为整个联合发电系统提供电量保证。
（2）无水电联合调度或水电不足以完全平衡风电出力情况下。
在此情况下，火电将作为平衡风电出力的主要调峰手段。
火电的调峰情况需要首先计算水电可平衡的风电，即水电为风电提供调峰能力（无水电联合调度情况下水电调峰能力为0）后，安排各类火电厂在系统负荷曲线的工作位置。
其调度策略如下：①首先，安排受外部条件或机组运行技术条件限制的发电出力；②安排有调节库容水电厂的可调节出力；③系统日负荷曲线上剩余部分负荷即为火电厂承担的负荷。
2.3风电与抽水蓄能电站协调调度
风电-抽水蓄能电站联合系统结构主要有三种：一是风电仅与抽水蓄能电站相连；二是风电既与抽水蓄能电站相连又与电网相连；三是风电仅与电网相连。
考虑风电和抽水蓄能电站的特殊地理条件及电能的利益效率，两者分别各自接入电网具有更好的灵活性。
因此，本部分选择的风电-抽水蓄能电站联合系统结构如图2所示。
3.2优化调度算法
在此对细菌觅食算法进行改进，以对模型进行优化调度分析。
细菌觅食算法（Bacteria Foraging Algorithm，BFA）是由Passino开发的一种仿生类算法，主要源自人体肠道内大肠杆菌的觅食机制。
在实际的细菌觅食过程中，细菌通过翻转和前进等运动，寻找最优的适应值。
具体而言，BFA算法包括趋化、繁殖与驱散三个步骤：（1）趋化。
首先，细菌进行翻转运动，即改变方向移动单位步长；其次，若翻转后适应值有所改善，则继续沿同一方向移动若干步，否则即中止运动。
（2）繁殖。
趋化次数达到临界值时，细菌将依据“优胜劣汰”原则，进行繁殖。
（3）驱散。
为加强BFA算法的全局寻优能力，在细菌完成一定次数的繁殖后，将以一定概率把细菌驱散到搜索空间中任意位置，避免陷入局部寻优。
本文基于原始的BFA算法对其寻优过程中的趋化和繁殖阶段进行了改进。
改进过程包括：（1）求解最小化问题时，在再生排序完成前，取趋化阶段每个细菌成本函数的最小值，而不是取所有趋化阶段成本函数的平均值；（2）每个趋化阶段中所有细菌的路线均通过最优细菌路线得到评估，而不是取自其余所有细菌彼此间的距离。
4算例分析
4.1数据采集
本文选取IEEE-30母线系统作为实例，并做出相应调整。
系统由风电机组、光伏发电机组及可控负荷组成，并将原系统第11与13条母线上的常规电厂改为风电场、光伏发电厂，装机容量均为40MW。
选取某一典型日内系统发电出力及成交电价相关数据，见表1、表2。
5结论
随着内蒙古地区风电的大量并网，将对配电系统产生一定影响，因此在电力优化调度中需考虑电网约束，如线路可允许电压，以及母线电压水平等；同时，也需增加新的约束条件，如配电网每条母线的线路容量和电压级别等。
本文针对内蒙古电网多种发电资源的大量并网，构建了适用于各种分布式发电资源的优化模型，并采用改进的细菌觅食算法，分析了不同参数条件下模型的经济性，为内蒙古地区风电的大规模有序并网提供了理论依据。
通过算例分析表明，采用多种发电资源协调优化调度模型，可显著提升电力系统营运利润，并具有环保效益。
参考文献
[1]梁振峰，杨晓萍，张娉.分布式发电技术及其在中国的发展[J].西北水电，2006（1）：5153.
[2]苟宝宝.分布式电源节能调度的优化模型研究[J].电工电气，2010，12：716.
[3]唐勇俊，刘东，阮前途.计及节能调度的分布式电源优化配置及其并行计算[J].电力系统自动化，2008，32（7）：9297.
[4]Bernhard W H，Thomas E，Christof W.Decentralised optimisation of cogeneration in virtual power plants[J].Solar Energy，2010，84（4）：604611.
[5]David S，Arturs P，Ioulia P，et al.Benefits and cost implications from integrating small flexible nuclear reactors with offshore wind farms in a virtual power plant[J].Energy Policy，2012，46（1）：558573.
[6]丁明，包敏，吴红斌，等.复合能源分布式发电系统的机组组合问题[J].电力系统自动化，2008，32（6）：4650.
[7]马溪原，吴耀文，方华亮，等.采用改进细菌觅食算法的风/光/储混合微电网电源优化配置[J].中国电机工程学报，2011，31（25）：1725.
[8]Pai puter methods in power system analysis[M].TMH Publishers，1996.。