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。     

《电力系统不确定性分析》一书出版

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,系统介绍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、模糊序列运算、多维序列运算、计算优化技术等近年来在数学理论方面的最新研究成果;下篇为分析方法篇,围绕电力需求预测与供需平衡、电力规划与可靠性、电力市场及电力系统运行等4个领域,介绍基于序列运算理论的电力系统不确定性分析的模型与方法。     

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。     

基于SHCGE-SIC模型的上海市电力需求预测

电力需求预测是能源预测、电力系统规划以及经济发展预测的重要组成基础.采用情景分析法,利用SHCGE-SIC模型开展上海市电力需求预测.首先构建基准情景,然后逐渐引入未来可能实施的重大政策对电力需求的影响,利用SHCGE-SIC得到与宏观判断相一致的结构判断和电力需求预测数据.     

电力市场中预测问题的新内涵

传统的负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,电力市场化的改革对负荷预测提出了更高的要求,赋予其新的内涵。文中探讨了电力市场中的预测问题,分别针对发电侧竞价和用户侧开放的电力市场,提出了一些新的预测内容和预测思想,包括扩展短期负荷预测、连续多日负荷曲线预测、电力市场价格预测、市场风险预测与评估、考虑需求侧管理影响的电力需求预测、用电需求曲线预测、基于价格弹性的需求预测等,指出了这些预测问题的研究热点和难点,探讨了未来的主要研究方向。     

大规模新能源接入背景下小干扰稳定分析中状态矩阵特征值的灵敏度分析

大规模新能源接入有利于促进能源结构优化,但同时也增加了电网运行的不确定性。需要研究考虑不确定性因素的电力系统分析计算方法,准确快速辨识影响电力系统运行的关键不确定性因素,以提高含新能源电力系统的稳定性。本文研究大规模新能源接入背景下小干扰稳定分析问题,建立含风电的概率小干扰稳定分析模型,分别采用单变量偏导数、轨迹灵敏度和全局灵敏度分析方法辨识影响状态矩阵特征值的关键不确定性因素,并引入稀疏多项式混沌展开提高全局灵敏度分析的计算效率。采用含风电的14节点系统进行仿真分析,对比了不同灵敏度分析方法的计算结果与效率,分析了全局灵敏度分析方法的有效性。     

新能源电力系统概率预测理论与方法及其应用

高比例新能源已成为中国电力系统发展的突出特征,间歇性新能源发电的不确定性给电力系统安全与经济运行带来极大挑战。准确可靠的供需预测是新能源电力系统分析与运行控制的基础,传统确定性预测难以消除预测误差,概率预测可实现对预测不确定性的有效量化,为电力系统分析与运行控制提供关键信息支撑。文中对新能源电力系统概率预测理论与方法及应用进行了系统综述:首先,从预测对象、时间尺度、概率预测形式、性能评价指标等方面介绍了新能源电力系统概率预测的基本概念;其次,系统综述了新能源电力系统概率预测的基本理论与方法;然后,总结了概率预测在新能源电力系统中的多场景应用;最后,对新能源电力系统概率预测存在的问题做了归纳,并对其发展趋势进行了展望。     

基于GIS的空间电力负荷预测平台的研究与开发

为满足现代城市电网规划对电力负荷预测提出的新要求,形成了建设基于GIS的空间电力负荷预测(SLF)平台的总体方案。应用空间分析理论,采用电网的分层分区技术,开发了以城市空间电力负荷分析和预测为核心,集负荷历史数据采集与管理、空间信息处理以及预测结果评价一体化的信息管理和预测系统。提出了空间电力负荷规律性分析方法、实用化的SLF方法等关键技术,为进行详尽的数据挖掘分析、高质量的需求预测和一体化的空间电力负荷管理提供界面友好的可视化操作平台。该平台适应城市电网规划精益化的新要求,可为提高SLF精度、提升负荷预测工作的管理水平、科学指导城市电网规划提供有力的技术支持。     

考虑高比例可再生能源出力不确定性的电力流规划方法EI北大核心CSCD

可再生能源接入比例的不断增加给包括电力流规划在内的电力系统规划工作提出了新的挑战,要求电力流规划必须考虑高比例可再生能源接入所带来的不确定性影响。提出了负荷水平模式的概念,对不同负荷水平出现时间和频度进行了分析,进而根据历史数据给出相应负荷水平下风、光等可再生能源出力的概率统计性特征及相应场景。在此基础上,建立了以社会总成本最小为目标的电力流规划模型,并采用了负荷水平模式+概率场景的方法来处理不同负荷水平下的可再生能源不确定性,可有效缩减不确定性的概率空间,提高了规划的精度和可靠性。最后利用某区域电网算例对所提模型进行了验证,并与现有主流不确定性规划方法进行了对比,仿真算例结果验证了所提模型的有效性。     

需求响应对电力需求影响的概率模型

电力需求预测与分析是电力规划的基础。随着智能电表的推广和需求侧管理的实施,需求响应对于电力需求产生越来越重要的影响。常规的需求响应对电力需求影响的评估结果通常是确定性的。本文考虑需求响应的不确定性因素,提出了需求响应对电力需求影响的概率模型。通过对选定区域的需求响应进行概率分析研究,可以支撑基于概率方法的扩展性规划。     

电力市场条件下年用电量混沌模型分析

年用电量的预测关系到电力系统的经济效益。通过对电力市场条件下年用电量的研究,应用混沌理论建立了在实际电量需求和可用电量共同限制作用下的年用电量模型。在不同的电量需求增长率基础上分析其混沌特性,得出产生混沌的充分条件。对不同的系统参数进行仿真分析,结果表明在供给和需求的共同作用下,年用电量可能会出现混沌行为。     

季节划分下产业用电量关联分析及预测

产业用电需求预测对于实现精细化用电管理、降低电力企业运行与规划成本具有十分重要的意义。鉴于常见的预测方法在产业结构划分下的中短期用电量预测中效果不佳,分析了不同季节下产业用电量之间内在关联关系以及气温对其的外在影响,结合计量经济学思想,分季节构建了用于电量预测的误差修正模型,并利用该模型对华中某省网月度用电量进行了预测分析,结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型.通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配电网主从博弈经济模型,二者通过优化配电网侧的准实时电价策略集及负荷侧需求响应策略集达到博弈均衡;以修改后的IEEE 30节点系统为算例,采用改进型教与学优化算法求得该主从博弈模型的均衡解.算例仿真分析表明,所建模型能够有效提高配电网风电消纳能力,减少配电网运行成本和用户电费,实现主、从体双方社会效益与经济效益最优化.     

用电价分布概率预测的发电商报价策略模型

电力市场环境下发电企业的报价策略直接影响着该企业的收益。以市场边际电价报价既可成功竞价上网又能使发电利润达到最大,是最理想的报价方案。波动剧烈的实际市场电价很难精确预测,但可预测出其可能的分布概率。为此建立了一个基于电价分布概率预测的发电企业报价策略模型,并提出了采用二维实数编码策略的改进遗传算法优化求解。针对市场竞价中申报数据要求为一组符合递增规律的“价格—电量”数据点的要求,特别设计了独特的遗传操作算子以得到合理有效的报价方案。算例仿真验证了该模型与算法的可行性。     

电网可靠性评估的随机网流模型

从理论上提出了电网可靠性评估的随机网流模型.采用随机网流可对电网结构进行系统的剖析,甄别引起连锁事故的元件,量化各元件在电网中的重要程度,并计算出满足给定负荷的概率.从实用观点看,为区域网之间的联络线评估以及互联系统可靠性的评估提供了有力的工具.最后用算例说明了模型的算法和应用,并讨论了该模型的缺点和今后研究的问题.     

风电并网对南方电网可靠性的影响评估

在同时考虑发电机组和输电线路可靠性的前提下,引入了等效无风电场景,利用蒙特卡洛法来评估风电并网后对系统可靠性的影响,并基于此场景提出在可靠性意义下风电备用需求的计算方法,来量化风电间歇性对系统可靠性的影响。同时随着南方电网风电渗透率逐步增加,需要对风电在规划中的容量效益以及对系统容量充裕度的贡献进行评估,来减小电力供需预测产生的偏差,避免投资浪费,并为今后电力市场改革中容量市场的建立提供数据参考和支持。以上述可靠性评估模型为基础,基于序列运算对南方电网风电可信容量和容量可信度进行评估,并以南方电网实际系统为例,研究风电出力特性、渗透率和风区相关性等对容量可信度的影响。     

综合能源背景下的配电网多场景规划

随着能源利用设备的发展,综合能源系统成为能源供应的一个重要发展方向。与单一形式的能源供应相比,综合能源供应系统可以为用户提供更加经济、高效、多样化的能源供应。其中,包含冷热电联产机组(CCHP)、电制冷等设备的配电网是综合能源系统的主要物理载体。基于此,提出考虑新能源、电、热、冷负荷不确定性的综合能源系统设备和配电网变电站容量协同规划的多场景规划方法,实现电、气、热能源的高效、可靠供应。首先,根据CCHP机组、电制冷装置、燃气热水锅炉的物理特性,建立相应能量转化的数学模型。考虑综合能源系统中诸多元件对配电网节点电压的影响,采用Distflow模型建立交流潮流模型。其次,针对新能源出力和电、气、热负荷需求的不确定性对规划结果的影响,采用典型场景来描述电、气、热负荷的季节特性和新能源出力的波动性,进而建立基于多场景的综合能源系统和配电网协同规划模型。对改造的IEEE 33节点配电网系统进行规划计算,算例结果验证了所提规划方法的有效性及合理性。     

考虑气电联合需求响应的气电综合能源配网系统协调优化运行

在未来多能互补、综合能源系统的背景下,传统配电网和配气网独立调度运行的模式已经不能满足多种能源互补的运行要求。为此,该文提出气电综合能源配网系统最优潮流的凸优化方法,即利用二阶锥规划方法对配电网潮流方程约束进行处理,并提出运用增强二阶锥规划与泰勒级数展开相结合的方法对天然气潮流方程约束进行处理,进而将非线性的气电综合能源配网系统优化调度问题转化为混合整数二阶锥规划模型,为气电综合能源配网的气/电协调优化运行和规划设计提供支撑。同时在配网系统中引入气电联合需求响应来提高系统调度的可控性和灵活性,从而更好的消纳新能源,以达到配网系统的优化运行。仿真结果表明,运用增强二阶锥规划与泰勒级数展开相结合的方法能更好提高配气网的二阶锥松弛精度,且考虑气电联合需求响应能够提高综合能源配网系统运行的经济性和新能源的消纳能力。     

A hybrid model based on data preprocessing for electrical power forecasting

Electrical power forecasting plays a vital role in power system administration and planning. Inaccurate forecasting can lead to the waste of scarce energy resources, electricity shortages, and even power grid collapses. On the other hand, accurate electricity power forecasting can enable reliable guidance for the planning of power production and the operation of a power system, which is also important for the continued development of the electrical power industry. Although thousands of scientific papers address electricity power forecasting each year, only a small number are devoted to developing a general model for electricity power prediction that improves performance in different cases. This paper proposes a hybrid forecasting model for electrical power prediction that incorporates several artificial neural networks and model selection. To evaluate the forecasting performance of the proposed model, this paper uses half-hourly electrical power data of the State of Victoria and New South Wales of Australia as a case study. The experimental results clearly indicate that for this particular dataset, the forecasting performance of the proposed hybrid model is outstanding compared to that of the single forecasting model.     

基于多指数平滑预测模型的中长期需电量预测

在电力市场运营模式下,对电力负荷的科学、准确预测,对电力系统安全、经济运行,具有十分重要的意义。提出了一种基于多指数平滑模型的中长期需电量预测方法,并应用prony法对历史数据进行分析和处理,得到多指数平滑预测模型中的各个参数,从而预测其后几年的需电量。最后利用该模型,对某个地区的1996～1999年的年需电量进行预测,算例表明,该方法具有较高的预测准确度,是一种行之有效的中长期需电量预测方法。