日前调度计划，对负荷、风电、光伏、燃气轮机、蓄电池的日前出力计划进行调度

资 源 简 介

日前调度计划，对负荷、风电、光伏、燃气轮机、蓄电池的日前出力计划进行调度

详 情 说 明

在现代电力系统运行中，日前调度计划是实现多能源协同优化的关键环节。它需要综合考虑负荷需求与风电、光伏等波动性电源的预测数据，同时协调燃气轮机等可控机组与蓄电池的灵活调节能力。

核心挑战在于平衡三方面矛盾：一是风电/光伏的随机性导致预测偏差，二是燃气轮机爬坡速率与启停成本限制，三是蓄电池充放电效率与循环寿命约束。传统的线性规划方法难以处理此类非线性问题，而粒子群算法（PSO）展现出独特优势。

该算法通过模拟鸟群觅食行为，将每个调度方案视为搜索空间中的"粒子"。在迭代过程中，粒子根据个体最优解和群体最优解动态调整出力计划，其特性尤其适合解决多变量、多约束的优化问题：

适应波动性：通过随机初始化粒子群，算法能探索风电/光伏预测误差下的多种可能场景 成本最优化：以运行成本（含燃料费、维护费、惩罚成本等）作为适应度函数，引导粒子向低费用区域收敛 约束处理：采用罚函数法将机组出力限制、蓄电池SOC等硬约束融入优化过程

典型优化结果会呈现"削峰填谷"特征：光伏午间大发时蓄电池充电，晚高峰燃气轮机与蓄电池联合供电。相较于传统方法，PSO在求解速度与全局搜索能力上具有显著优势，尤其适合高比例可再生能源渗透的电力系统。后续可考虑引入动态惯性权重或混合量子计算来进一步提升收敛性能。