基于差分进化的含分布式电源母线净负荷预测

随着低碳电力推进,大量风电等新能源将接入系统母线,以某省电网某母线接入的风电、小水电的不确定特性为基础,提出了一种基于差分进化粗糙集属性简约和最小二乘支持向量机结合的含分布式能源母线净负荷预测不确定分析方法。首先研究分析了接入某母线的风电、小水电出力特性,基于历史数据进行分布函数的拟合,然后采取服从风电、小水电出力分布的不同置信度阈值数据,将服从同一分布不同置信度阈值下风电、小水电出力随机数据作为负荷数据扰动,然后基于差分进化粗糙集属性简约和最小二乘支持向量机对母线净负荷进行预测不确定性分析。算例分析表明:提出的预测方法可用于风电、小水电接入的母线净负荷预测。     

基于信息粒化和支持向量机的母线等效负荷波动预测方法

随着接入母线多源功率的不断增加,使电网更加合理安排调度计划有了较大的难度。首先,提出了构建一种母线等效负荷模型,将接入母线的不可调发电功率等效为负的负荷功率,使不可调发电功率和母线负荷功率等效为母线的等效负荷功率。然后,获取等效负荷的历史数据,作为母线等效负荷预测模型的输入。最后,基于模糊信息粒化和支持向量机进行母线等效负荷波动预测。实例验证表明,等效负荷预测值相比单独预测不可调多源功率及母线负荷之后的等效值,精确度有所提高。同时预测结果可以更加清楚地了解各母线不可调等效负荷的波动范围,有利于地调系统更好地计划可调小容量发电的出力,并为省调更合理地安排新能源消纳及全网可调发电计划提供预测基础。     

大规模风电接入对电网调度运行的影响

大规模风电接入增加了电网调度运行的变化性与不确定性。为研究风电接入的影响,引入净负荷这一概念,通过对比风电接入电网前后负荷与净负荷的变化特性及预测性能,研究了风电接入对电网频率控制性能以及备用安排的影响。研究结果表明大规模风电接入将引起控制区CPS2指标下降,而电网则必须提高其运行备用,备用增量与风电消纳方式密切相关。     

云南省风电负荷预测系统现状评估

风电负荷预测系统对风电大规模接入后电网的供电品质、供电可靠性有重要意义;针对目前云南省风功率预测还处于起步阶段的情况,对目前云南省风电功率预测系统中的数据采集系统、统计及报表功能、界面功能、预测功能、风场预测情况统计分析这5方面的现状及存在的问题进行分析,并对风功率预测系统的管理及优化提出改善意见。     

基于数值天气预报的母线负荷综合预测模型

母线负荷预测是电网安全校核和编制发电调度计划的基础。基于母线负荷历史数据和数值气象数据,通过相关性分析将母线负荷进行分类,提出了一种基于数值天气预报的BP神经网络母线负荷预测方法。进而以倍比平滑法和基于数值气象数据的BP神经网络法为基础,建立了分时段变权重的综合预测模型。对烟台地区的母线负荷预测结果表明,所提出的母线负荷综合预测模型有效地提高了预测准确率,对含大规模风电接入电网的输电设备安全校核具有重要的实用价值。     

风电功率预测关键技术及应用综述

随着风电装机规模的不断增长,其并网后带来的安全运行和消纳利用问题日益突出,高比例风电接入的功率预测准确性愈发重要。现阶段,风电功率预测在平衡系统电力供应和负荷需求之间发挥了至关重要的作用;未来,风电短期和超短期功率预测在备用市场、现货市场及辅助服务市场中将发挥更大的作用,是风电参与市场交易的重要支撑手段。论文对风电功率预测的技术路线和关键应用进行了全环节综述和阶段性总结,介绍了适用于风电功率预测的数值天气预报关键技术环节,分析了面向不同预测对象的风功率转换模型及技术路线,探讨了不同预测模型的应用场景及性能评价方法。最后从未来应用发展需求的角度,提出了我国风电功率预测精度提升的相关建议。     

基于相空间重构ARIMA和SVR的母线净负荷预测

为实现对含分布式电源母线净负荷的实时跟踪和预测,以分布式光伏并入电网的母线负荷情况为基础,根据净负荷本身固有的线性和非线性属性,提出了基于相空间重构自回归滑动平均(autoregressive moving arerage,ARIMA)和支持向量机(support vector machine,SVR)的母线净负荷预测方法。首先基于历史净负荷数据使用ARIMA建立拟合模型,对净负荷线性成分预测分析,之后用CC法对非线性成分进行相空间重构,利用SVR模型对非线性部分进行预测。数据建模的结果表明,提出的ARIMA-CC_SVR预测模型对含有分布式光伏成分的母线净负荷适用性较强。     

基于PSR和DBN的超短期母线净负荷预测

随着电网优化调度的精细化、智能化和计及电力系统安全性与经济性的电网高级应用的广泛采用及分布式能源的大量接入,母线负荷预测的精度要求不断提高而负荷的不确定性和非线性特征进一步增强。针对上述问题,文中提出一种基于相空间重构(PSR)和深度信念网络(DBN)的超短期母线负荷预测模型,首先采用C-C法对净负荷时间序列进行PSR,然后利用DBN对重构后的数据进行拟合并得出负荷的预测值。文中利用某市变电站实测负荷数据检验了该超短期母线负荷预测模型的有效性,证明该模型在分布式电源渗透率较高且母线负荷波动较大的情况下仍然有较高的预测精度。     

基于净负荷分步建模的旋转备用优化确定风险分析方法

由于采用净负荷预测误差模型描述风电和负荷共同预测误差,优化系统旋转备用配置的多场景概率风险分析方法尚难以全面考虑风电的不确定性,如从网络安全和经济性方面必须考虑的弃风因素以及风电功率预测误差存在的非正态分布情况。为此,基于分步建模的策略改进多场景概率风险分析方法中净负荷预测误差模型,使其在计算系统失负荷风险时能够计及弃风和考虑不同类型概率分布的风电功率预测误差,并将弃风惩罚成本引入机组组合优化模型的目标函数中,以实现风电功率的合理消纳和系统旋转备用的优化确定。采用混合整数线性规划方法,对含风电场的IEEE-RTS 26机测试系统进行仿真分析,验证了改进模型的有效性。     

基于自适应扩散高斯核密度风电预测误差估计的 风火联合优化调度研究

随着风电大规模并网,风电出力不确定性增加了电力系统调度的难度。针对风荷不确定性对电力系统调度的影响,采用迭代自组织数据分析算法对风电功率预测值及对应风电功率预测误差进行分段。然后采用自适应扩散高斯核密度估计拟合分段后各风电功率区间段内的预测误差。在此基础上,提出一种整体考虑风电及负荷预测误差得到净负荷预测误差、并将净负荷预测误差计入正负旋转备用容量概率约束的优化调度模型。采用机会约束规划将概率约束转换为等价确定性约束进行求解。在IEEE39节点系统进行三种代表性场景的算例仿真,结果表明引入迭代自组织数据分析算法和自适应扩散高斯核密度估计后,备用成本降低6.71%,含碳排放的环境成本降低20.4%,总发电成本降低2.98%。最后分析了置信水平对备用容量和总发电成本的影响。     

直驱风电场并网对系统静态电压稳定性的影响

风电场的大规模接入会对电网静态电压稳定性造成不容忽视的影响。以含直驱风电机组的扩展单机无穷大系统为例,通过2种静态潮流计算方法对含直驱风机的系统等值模型进行分析,推导风电接入后系统并网点母线电压的解析式。在BPA中分别建立含直驱风电机组的扩展单机无穷大系统以及实际电网系统的仿真模型,对比理论计算结果与仿真试验结果。分析并网点母线电压在不同控制方式下,风电渗透率、风机并网位置、负荷接入比例和负荷接入位置等因素对系统静态电压稳定性的影响。     

间接预测法在母线负荷预测中的应用

为避免220kV母线供电区域内负荷转供、停电以及小电源等因素对母线负荷预测的不利影响,提出了一种间接预测母线负荷的方法。首先把母线下网负荷转换成该母线供电区域内的理想用电负荷,再将该理想用电负荷作为历史负荷数据采用系统负荷预测的算法进行预测得到初步预测结果,同时获取待预测日各种影响因素的值,初步预测结果剔除各种影响因素...     

计及需求响应的主动配电网短期负荷预测

随着分布式电源、电动汽车及储能等广义需求响应资源的接入,用户在电力市场各种激励影响下进行需求响应,将改变负荷特性并影响负荷预测。根据需求响应计划信号的可预知性及季节性基础负荷的独立性,利用小波分解等方法对主动配电网负荷在不同层面上进行了分解,形成季节性基础负荷和需求响应信号及各种气象因素作用的负荷部分,利用时间序列模型对季节性基础负荷进行预测,利用支持向量回归模型对需求响应信号及气象因素影响的负荷部分进行预测,形成组合预测模型,两部分预测负荷叠加得到总负荷。利用线性时变模型仿真的主动配电网负荷数据算例,进行了预测测试与分析,通过与其他方法相比较,证明了所提方法预测计及需求响应的主动配电网负荷的有效性及精确度。     

基于数值天气预报的母线负荷预测

针对母线负荷量大面广,易受气象变化影响,且传统天气预报与母线负荷之间存在极为松散的地理对应关系,提出了基于数值天气预报和负荷分类的母线负荷预测。通过获取母线负荷所属行政区域,如县、乡或市辖区的地理位置,提取与母线地理位置紧密对应的高精度数值天气预报信息。通过研究母线负荷与气象因素的相关特性,构建了基于数值天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型。通过对某省母线负荷进行分析预测,验证了该方法的实用、有效性。     

参照系统负荷预测的母线负荷预测修正方法

由于母线负荷预测结果的精确度相对系统负荷预测较低,提出了一种参照系统负荷预测值的母线负荷预测值修正方法。先根据母线负荷预测值之和与系统负荷预测值之间的差值确定需要修正的负荷点,再选择该点临近的连续数点系统负荷组成曲线,寻找系统负荷的相似曲线,对应相似日的各母线负荷组成样本、各样本修正值的期望和方差决定修正后的各母线负荷值的范围,采用最小二乘逼近建立二次规划问题,最后利用LINGO软件求解。算例表明了该方法从整体上提高了母线负荷预测的准确率。     

母线负荷预测的实用算法

母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,其预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度的大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过MATLAB对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。     

Power system operating state forecasting for security analysis applications

A methodology for power system operating state forecasting with applications in the study mode security analysis is described. Additional application areas are advance or dynamic dispatch and measurement replacement. The operating state is represented by the active and reactive nodal injections which are forecast using a four-step procedure: bus active and reactive load forecast, simulation of the economic dispatch and on-line load flow. The multivariate Box and Jenkins approach and the adaptive Kalman filter are used for the active and reactive bus load forecast, respectively. The results of numerical experiments with the proposed methodology indicate a performance with potential for practical applications.     

基于层次分析法的电力负荷组合预测

为提高电力系统负荷预测的预测精度,提出了一种基于层次分析法的中长期负荷预测组合预测的方法,依据层析分析法中要素权重求取原则,建立了阶梯层次结构,构建两两比较矩阵,分层次对权向量取值,实现了中长期负荷组合预测下各单一负荷预测的总权重的求取,提高了权重求解的准确性;利用组合预测的原理,按照层次分析法中求解出的权重系数,将多个预测模型的预测结果进行拟合,得到组合预测的结果,从而有效减小单一负荷预测中不确定性因素带来的误差,规避各单一预测方法的不足,减少单一负荷预测对电力系统负荷预测的预测风险,提高预测精度。最后利用某县2005-2010年的除大用户用电负荷作为算例进行实例分析并证实了所提方法的科学性、实用性。