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    1.2   课题的研究意义[4][5]
     .  2
    1.3   课题的研究现状    3
    1.3.1机组组合问题求解的相关算法与研究现状[4][5][6][7]
      .  3
    1.3.2机组组合中对风电功率处理方式的研究现状    5
    1.3.3本文的研究方法    7
    1.4   本文内容安排    7
    2   机组组合问题建模研究[4][5][15][16][17][18]
     .  9
    2.1   机组组合问题简介    9
    2.2   机组组合问题解决的前期准备    9
    2.3   机组组合问题模型建立    10
    2.4   机组组合问题模型中风功率预测误差处理方法    12
    3   基于粒子群算法与等耗量微增率迭代法的机组组合问题研究 .  14
    3.1   问题处理方法简介[17][18][19][20]
        14
    3.1.1粒子群算法简介    14
    3.1.2等耗量微增率准则简介    17
    3.2   基于粒子群算法的机组组合问题的建模求解    18
    3.2.1离散二进制 PSO算法    19
    3.2.2 PSO方法备注  .  19
    3.2.3 BPSO算法解决 UC 问题的实施  .  20
    3.3 基于等耗量微增率迭代法的经济调度问题研究    25
    4   机组组合仿真实例 .  27
    4.1   仿真实例    27
    4.2   编程及结果分析    27
    4.2.1 10机组系统例子  .  27
    4.2.2 26机组系统例子  .  31
    4.3   小结    35
    结论及总结 .  36
    致  谢 .  37
    参 考 文 献 .  38
     1  引言
    1.1  课题的研究背景
    1.1.1可再生能源及风电发展状况[1]
     
    随着能源需求增长与化石燃料资源日趋枯竭,风力发电作为可再生能源中最具有
    经济发展前景的发电方式之一越来越受到人们的青睐和重视。风力发电是一种技术较
    成熟的可再生能源发电形式,在世界各国得到了迅速的发展。
    随着我国经济的快速增长,逐渐显现出能源供应紧张、煤炭运力不足以及生态环
    境恶化等诸多问题。通过强化价格优惠和强制性市场份额政策,新能源在我国总体能
    源结构中的比例在逐步提高,新能源产业的市场份额也日渐扩大。风能作为一种源源
    不断、永不枯竭的绿色能源,己经成为化石能源的重要替代能源。
    21世纪初风电便作为新能源的主要形式蓬勃发展。但是与火电、水电、核电等
    电源不同,风电出力具有间歇性和波动性、容量可信度低、可预测性差等特点。风电
    的大规模集中开发使这些风电出力特点突显,电力系统调度运行面临巨大压力,其中
    调峰压力是大规模风电接入后系统调度运行面临的主要压力[1][2][3]

    我国幅员辽阔,海岸线长,风能资源极其丰富。根据我国气象科学研究院估算,
    全国风.能资源总储备量大概为 3.226TW,主要分布在西北、东北和华北的部分地区,
    以及东部和东南沿海地区和岛屿上。可供开发利用的陆地风能和海上风能储藏量分别
    达到253GW 和750GW。我国风能资源丰富地区相对集中,这一特点决定了我国具备
    大规模、基地式集中开发的条件和潜力。
    2004年之前,中国的风电产业几乎是一片空白。2005年全国新增风电装机容量
    50MW,风电总装机容量为 1.26GW。从 2006 年开始一路猛增,风电装机容量连续四
    年实现100%以上的增长速率。其间,2006 年我国新增风电装机容量为  1.34GW,超
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