《电力系统不确定性分析》

由清华大学电机系康重庆、夏清、徐玮撰写的《电力系统不确定性分析》一书,2011年3月由科学出版社出版。该书上篇为数学理论篇,系统地介绍了研究电力系统不确定性分析方法的数学基础——序列运算理论,吸收了序乘序除新运算、模     

电力需求的不确定性分析

电力需求预测与分析是电力系统规划与运行的基础工作。常规的电力需求预测结果一般是确定性的,忽视了预测结果本身的概率特性。引入不确定性的分析思想,实现概率化的预测和分析,对于实际工作具有重要意义。在剖析传统的电力需求分析方法的基础上,引入序列运算理论,形成一个全新的不确定性分析思路,并以电量类指标的预测为突破口,提出了序列化分析方法,可以充分考虑分析结果的概率特性,为电力系统的规划与运行提供直接的决策依据。文中以实例验证了所提出的分析方法的有效性。     

电力需求的不确定性分析

电力需求预测与分析是电力系统规划与运行的基础工作。常规的电力需求预测结果一般是确定性的，忽视了预测结果本身的概率特性。引入不确定性的分析思想，实现概率化的预测和分析，对于实际工作具有重要意义。在剖析传统的电力需求分析方法的基础上，引入序列运算理论，形成一个全新的不确定性分析思路，并以电量类指标的预测为突破口，提出了序列化分析方法，可以充分考虑分析结果的概率特性，为电力系统的规划与运行提供直接的决策依据。文中以实例验证了所提出的分析方法的有效性。     

序列运算理论及其应用

为了更好地处理电力系统中的各种不确定性因素，文中从数学的高度建立了一套序列运算理论。提出了任意两个定义在非负区间上的离散序列之间的卷和运算、卷差运算、交积运算、并积运算，研究了它们的交换律、结合律、分配律等运算性质；与代数中的1，0，∞相对应，提出了单位序列、零序列和无穷序列的概念，得到了它们的特殊性质。最后分析得到，这几种序列运算分别相当于代数中的加法、减法、乘法等运算。序列运算这一研究成果具有普遍的指导意义，可望在电力系统和其他领域发挥积极的作用，目前已经实现了适合于综合资源规划和电力市场的新的随机生产模拟算法，建立了电力市场中不确定性电价的分析方法。     

不确定性电价分析

电价是电力市场中核心问题之一。交易中心执行交易过程，根据机组报价数据确定系统边际电价。值得注意的是，未来的系统边际电价是一个随机变量，这是由于未来时间机组可用率、系统负荷等不确定性因素的存在。因此，从概率角度考察电力市场中的电介分布规律是非常合理而且也十分必要的。与其他研究不同的是，该文提出了由机组报价的概率性而直接导致的不确定性电价这一新问题。鉴于这个问题的复杂性，该文以序列运算理论为基础，提出了一种合理的分析方法。可直接处理机组报价的不确定性，最终算出在不同的需求下系统边际电价的概率分布，并进一步得到其期望和方差。这个分析结果将为评价电力市场的风险提供直接的依据。算例研究表明该文模型和算法的正确性。     

电力系统可靠性评估的不确定性数学模型探讨

介绍不确定性数学理论及其在电力系统可靠性分析中的应用。提出了基于不确定性数学理论的电力系统可靠性评估方法的总体框架：用相匹配的不确定性数表示原始参数：用随机性处理故障状态发生及状态转移等随机事件和过程;用模糊数学、灰色数学和未确知数学或其综合处理具有模糊性、灰色性和未确知性的参量、事件和过程;最后把不确定性数代入计算可靠性指标。该框架包含了常规的可靠性评估方法、模糊可靠性评估方法和基于区间分析等理论的方法．给出了可以提供更多信息量且计算量不大的可靠性评估方法。将综合处理随机信息、模糊信息、灰色信息和未确知信息的不确定性数学理论应用于电力系统可靠性分析．为建立更合理的电力系统可靠性模型和评估方法提供了一种新途径。     

可再生能源电力不确定性预测方法综述

开展可再生能源电力不确定性预测对于提升可再生能源的消纳能力,保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。不确定性预测是当前的研究热点,主要包括区间预测、概率预测和场景预测。相比于确定性预测,不确定性预测能够提供更丰富的信息,可以从变化区间、发生的概率以及可能出现的场景等更多维度去反映可再生能源电力的不确定性。论文以区间预测、概率预测和场景预测为线索,对可再生能源电力不确定性预测技术进行了归纳、总结和梳理。从相关文献发表的数量、年份、期刊的分布等多个方面对可再生能源电力不确定性预测的发展现状及趋势进行了分析;从预测结果的形式对不确定性预测的内容进行了分类介绍;阐述了区间预测、概率预测与场景预测的理论与模型,并对不确定性预测的评价指标进行了总结分析;最后结合可再生能源电力预测的研究现状和发展趋势,提出了未来值得关注的研究内容。研究成果为可再生能源电力不确定性预测研究提供参考。     

粗集理论在电力系统负荷预测中的应用

电力负荷预测的准确性对于电力系统的合理规划与建设意义重大.影响负荷预测准确性的最主要因素是原始数据的不确定性.文章应用粗集理论研究了历史数据不确定性影响下的电力系统中长期负荷预测问题.在结合具体实例的基础上,应用粗集理论给出了从负荷预测建模、缺失数据补齐、有效数据筛选到决策规则生成、最终得出负荷预测结果的一完整的预测过程.算例分析表明,应用粗集理论解决数据不确定性影响下的电力负荷预测是可行的.     

基于扩展序列运算的含不确定性需求响应电力系统优化调度

未来高比例可再生能源的随机性给电力系统运行带来了前所未有的挑战,灵活性资源的不足限制了可再生能源的发展,柔性负荷可作为一种灵活性资源参与电力系统的调峰和备用。文中根据响应机制的不同,将柔性负荷分为激励型负荷和价格型负荷两种。基于扩展概率性序列运算理论,分别建立表征激励型负荷和价格型负荷响应不确定性的概率模型,表征风电出力不确定性的概率模型也随之建立。在此基础上,以应对风电波动性和随机性为背景,基于风险约束和风险成本理论,构建了同时考虑风电出力和需求响应不确定性的电力系统日前优化调度模型。针对构建的随机优化问题,文中通过序列运算对机会约束条件进行转化,将其转化为一个约束条件为线性的确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性,并分析了序列运算应用于不确定性问题的实用价值。     

电力负荷非线性预报与分析

电力负荷预报是电力系统的重要工作之一 ,电力系统年负荷为非线性时间序列 ,文章根据时间序列的理论与方法 ,在分析电力系统历史负荷非线性时间序列运动轨迹的基础上 ,得出了年电力负荷数据由时间序列的典型分解式及选择期望值为噪声项的概率模型 ,并采用最小二乘法拟合趋势项 ,再根据参数估计和数据拟合优度的检验结果对时间序列未来取值进行预报。对电力负荷时间序列R/S分形分析进一步表明了预报值的合理性 ,也预示了今后 2 0～3 0年内电力负荷会持续、稳定增长。