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计及可再生能源接入的发电机组多目标检计及可再生能源接入的发电机组多目标检最小化备用容量平方和以及最小化弃风弃光量将系统功率平衡约束和备用容量约束转化为具群算法对基于模糊理论转化而成的单目标机组2步骤5：利用改进蚁群算法对基于模糊理论转化而成的单目标机组检修优化模型进行2.根据权利要求1所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其风电模糊参数表示为t时刻的光伏模糊参数表示为m,t时刻的负荷模糊参数表示为W1,t表示为t时刻风电最保守的隶属度参数；PL3,t表示为t时刻负荷最乐观的隶属度参数；33.根据权利要求1所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其4.根据权利要求3所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其iW和CP分别为系统弃风总量和弃光总量；PWF,t和PW,t分别为风45.根据权利要求4所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其Tioff为火电机组i的最小连续开机时间5i,t_1表示机组i在t_1时段的状态变量；6.根据权利要求1所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其系统功率平衡约束和备用容量约束涉及模糊7.根据权利要求6所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其6因此，将多目标机组检修优化问题转化为满意度指标μ最大的单目标机组检修优化问8.根据权利要求1所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其ij719.根据权利要求8所述计及可再生能源接入的发电机组多目标检修优化调度方法，其89[0013]步骤5：利用改进蚁群算法对基于模糊理论转化而成的单目标机组检修优化模型[0015]引入模糊变量来描述可再生能源出力和负荷的不确定性，t时刻的风电模糊参数表示为t时刻的光伏模糊参数表示为m,t时刻的负荷模糊参数表示为这些模糊[0024]可再生能源消纳目标：最小化弃风弃光量，弃风弃光量i[0056]式中：和分别为火电机组i在t_1时段的连续开机时间和连续关机时间；Tion和Tioff为火电机组i的最小连续开机时间i在初始时刻的状态变量；xi,1表示机组i在初始时刻的检修状[0083]本发明选用降半直线行作为个目标的隶属度函数。3个目标函数对应的隶属度函[0089]因此，将多目标机组检修优化问题转化为满意度指标μ最大的单目标机组检修优F1)；R1)；C1)。s为迭代最优解。将多目标机组检修优化问题转化为单目标机组检修优化问题。3个目标函数对应的隶属度但是比以总成本或弃风弃光量最小为单目标优化时的备用容量平方和分别减少了[0166]从表

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