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SARSA和Q学习风的网格世界 风电网格世界上的SARSA和Q学习

利用牛顿拉夫逊方法计算含有风机并网的潮流计算

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基于日前供热负荷预测和风电出力预测，考虑储热装置运行机理，研究风电场与热电机组联合运行的优化方法。将含储热装置的热电厂和风电场组成一个发电利益集合体，在满足地区供热负荷和提升风电消纳的同时，通过调节热电机组和储热装置的出力最大化发电利益集合体的收益。考虑热电机组的热-电耦合特性和储热装置的运行约束，建立了日前调度模型并进行求解。在此基础上，考虑风电出力的随机性，建立了相应的随机优化模型。算例分析表明，考虑储热的风电-热电机组联合优化所获得的收益高于风电场和热电机组单独运行获得的总收益，并且可在现行“以热定电”运行机制下提高风电的消纳能力。同时采用随机优化模型能有效降低系统联合出力的不确定性，可较好地解决风功率预测中的不确定性问题。

文中建立了风电场的稳态分析模型，该模型考虑了风 电场的尾流效应、风电机组输出功率与尖速比和滑差等之间 的函数关系，结合异步风力发电机工作原理，将异步风力发 电机的滑差修正量引入到雅可比矩阵中，使潮流计算迭代过 程仍保持牛顿－拉夫逊法所具有的平方收敛速度；还在该模 型和常规PQ 模型基础上提出了简化模型。文中将所提出模 型用于接有风电场的IEEE14 节点测试系统的潮流计算，并 对结果加以对比分析。

基于PSCAD_EMTDC的大型并网风电场建模与仿真

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