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首页> 外文期刊>Industrial Informatics, IEEE Transactions on >Quantum-Inspired Particle Swarm Optimization for Power System Operations Considering Wind Power Uncertainty and Carbon Tax in Australia
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Quantum-Inspired Particle Swarm Optimization for Power System Operations Considering Wind Power Uncertainty and Carbon Tax in Australia

机译：考虑澳大利亚风电不确定性和碳税的，受量子启发的粒子群优化算法在电力系统运行中的应用

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In this paper, a computational framework for integrating wind power uncertainty and carbon tax in economic dispatch (ED) model is developed. The probability of stochastic wind power based on nonlinear wind power curve and Weibull distribution is included in the model. In order to solve the revised dispatch strategy, quantum-inspired particle swarm optimization (QPSO) is also adopted, which shows stronger search ability and quicker convergence speed. The dispatch model is tested on a modified IEEE benchmark system involving six thermal units and two wind farms using the real wind speed data obtained from two meteorological stations in Australia.
机译：本文建立了将风电不确定性和碳税整合到经济调度模型中的计算框架。该模型包括了基于非线性风能曲线和威布尔分布的随机风能概率。为了解决修订后的调度策略，还采用了量子启发式粒子群算法（QPSO），它具有更强的搜索能力和更快的收敛速度。使用从澳大利亚的两个气象站获得的实际风速数据，在经过修改的IEEE基准系统上对分发模型进行了测试，该系统包含6个热力单元和2个风电场。

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