调度侧风电功率预测系统设计与应用

为解决风电场功率预测数据异常和数据丢失的问题,提出了一种调度侧风电功率预测系统方案。调度侧风电功率预测系统由数值天气预报下载服务器、反向物理隔离装置、数据采集与处理服务器、预测系统数据库服务器和功率预测应用服务器构成。通过在云南大理电网的应用结果表明:调度侧风电功率预测系统与发电侧风电功率预测数据相互校核,互为备用,进一步提高了全网预测精度,保障了电网的安全运行;系统效果良好,安全性高,实用性强。     

基于机会约束规划的风电预测功率分级处理

提高现有风电功率预测精度往往难度大、经济性差,而电网调度、风电控制则需要准确的功率曲线。为此,从分析功率预测结果角度提出风电功率分级处理思想,以减少预测误差对相关决策的影响。该分级思想以预测功率为基础,考虑预测误差分布影响,利用机会约束规划方法建立基于预测功率可信度水平的分级模型,将预测功率划分为基荷出力、次级出力及高...     

利用储能提高风电调度入网规模的经济性评价

受自然条件的影响,风电功率预测的精度依然较低。在大规模风电基地联网运行的场景下,直接利用风电功率预测信息进行风电调度决策,会给电力系统的安全运行带来风险。储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,能够有效应对风电功率预测误差,确保电网的安全运行。然而,在目前的技术经济水平下,储能系统造价昂贵,利用储能系统提高风电的调度入网规模是否可行,需要从经济性角度进行系统评估。该文提出利用储能减小风电调度风险的“源?网协调”调度方法,构建了储能系统经济性评估模型,分不同的概率区间预测场景评估了利用储能系统提高风电接纳规模的可行性,研究结果能够为利用储能系统提高风电调度入网容量提供决策依据。     

利用储能提高风电调度入网规模的经济性评价EI北大核心CSCD

受自然条件的影响,风电功率预测的精度依然较低。在大规模风电基地联网运行的场景下,直接利用风电功率预测信息进行风电调度决策,会给电力系统的安全运行带来风险。储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,能够有效应对风电功率预测误差,确保电网的安全运行。然而,在目前的技术经济水平下,储能系统造价昂贵,利用储能系统提高风电的调度入网规模是否可行,需要从经济性角度进行系统评估。该文提出利用储能减小风电调度风险的"源网协调"调度方法,构建了储能系统经济性评估模型,分不同的概率区间预测场景评估了利用储能系统提高风电接纳规模的可行性,研究结果能够为利用储能系统提高风电调度入网容量提供决策依据。     

基于D5000平台的风电功率预测系统开发与应用

介绍了基于智能电网调度技术支持系统基础平台（D5000）的吉林电网风电功率预测系统移植项目的研究和设计,阐述了功能模块移植、预测算法改进和相关的技术标准完善.项目实施进一步深化了风功率预测功能的应用,为国网公司智能电网调度支持系统的建设提供实践依据.     

考虑时空分布特性的风速预测模型

随着风电并网规模日益增加,风电功率波动对电网的影响将更加显著。风速预测可以辅助电网制定调度和运行控制决策,合理应对风电功率波动,降低风电功率波动对电网安全稳定运行的影响。考虑风电机组的地理分布和风速的时间、空间分布特性,建立等效风速模型。由该模型建立上、下游风电机组的风速关联关系,修正下游风电机组的风速。在此基础上,提出一种基于修正系数的风速预测方法,以提高预测精度。以实际风电场地理数据和风电机组参数为基础的仿真算例验证了该方法的可行性和合理性。     

计及风电预测可信度的经济调度及辅助决策方法

含风电系统经济调度的研究为大规模风电并网运行提供了相关对策。文中针对风电出力预测水平的局限性,建立了风功率预测可信度模型,并利用分区建模的手段建立了风功率预测误差模型。基于此,分析了考虑预测可信度的储能成本模型,结合火电机组出力成本模型完成了含风电系统的经济调度模型。模型考虑了系统失负荷、弃风概率约束及输电线路安全约束;为减小储能成本,将储能容量表示为平抑风功率预测误差的概率模型;同时在目标函数中引入储能成本调节系数,用于风功率调度水平的辅助决策。以10机系统为例,采用Monte Carlo模拟技术及模糊聚类辅助决策手段验证了所述方法的可行性。     

基于改进混沌时间序列的风电功率区间预测方法

风电功率区间预测是预测给定置信水平下风电功率的上限和下限,可以反映风电功率的变化范围,为调度提供有效的辅助信息。考虑风电功率的混沌特性,提出了基于改进混沌时间序列的风电功率区间预测方法。由于风电功率具有强间歇性和波动性,传统的混沌时间序列方法在风电功率区间预测中难以获得好的聚类效果和高的预测精度,影响了功率区间预测的结果。引入蚁群聚类算法和支持向量机,利用蚁群聚类算法的强搜索能力和支持向量机的强预测能力对传统方法进行改进,获得了更好的区间预测结果。将改进方法应用于英国和德国风电场的风电功率区间预测中,对比分析改进方法与基于神经网络的功率区间预测方法和传统方法在不同置信水平下的预测结果,验证了所提改进方法的有效性。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计EI北大核心CSCD

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

风电功率预测技术的应用现状及运行建议

针对我国风电开发中遇到的风电接入困难、电网调度困难等问题,对国内外解决此类问题的风电功率预测技术进行了详细的阐述。指出我国急需开发风电功率预测系统,并根据我们的风电功率预测研究经验提出了我国风电功率预测宜采用风电企业和电网共同实施的运行模式。希望对我国的风电功率预测发展起到一定的促进作用。