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1.
高比例风电下的短期电价预测可指导并规范市场参与者,但由于目前已有的电价预测方法未能筛选关键信息,导致预测的电价与真实的电价之间存在较大误差。因此,提出了一种基于遗传算法的高比例风电短期电价预测方法。首先,采用主成分分析方法(Principal Component Analysis, PCA)筛选影响电价的关键信息数据,删除其中冗余信息数据,避免影响预测结果;然后,分析现有预测方法中存在的不足,将BP神经网络计算得到的权重值作为遗传算法的初始种群,求解最优权值;在此基础上,构建高比例风电短期电价预测模型,通过相似搜索训练预测模型中输入的变量,实现高比例风电短期电价预测。实验结果表明,所提方法的预测电价和真实电价更加接近,充分证实了所提方法在电价预测方面的优越性和有效性。 相似文献
2.
深层、超深层、复杂地层和深水油气藏存在钻井施工难度大、周期长和井下故障多等问题,为安全、高效、快速钻井,需要实时监控井内压力、温度等参数。为此,介绍了NOV公司沿钻柱测量系统的构成,分析了沿钻柱测量技术在井眼净化监测、卡钻位置判断、钻井液漏失位置判断、漏失试验与地层完整性试验、井涌探测、钻柱及钻头工况分析等场景中的应用情况,指出了沿钻柱测量技术的发展方向,包括:完善随钻测量解释模型和应用场景、数据深入挖掘以及多参数可视化智能展示技术;优化传感器网络布局,开发替代有缆钻杆的高速信息传输网络,以提高其经济性;结合当前的技术需求和技术发展趋势扩展应用,以实现更多应用场景。在此基础上,对我国发展该技术提出了具体建议,建议持续完善井下工程参数测量系统、促进有缆钻杆商业化应用,在二者相对成熟后,逐步实现分布式测量传输。分析认为,采用常规钻柱和改进的分布式钻柱测量工具,利用智能微球分时传输技术实现分布式测量传输,是值得进一步研究的低成本沿钻柱测量路径。 相似文献
3.
在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值(CVaR)的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。 相似文献
4.
提出了一种高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法。首先,考虑经济、环境成本指标、清洁能源就地消纳量以及可中断负荷和可转移负荷策略,建立了多目标优化调度模型。然后,引入ε约束法生成Pareto前沿解集,利用归一化方法求出最优折衷解。最后,基于24节点配电系统对所提方法进行分析验证。算例结果表明:建立的多目标优化模型能够有效提升清洁能源的消纳率,提高调度方案经济性,同时有效降低发电污染排放。采用的需求侧管理策略能够有效平抑负荷波动,达到削峰填谷的目的。 相似文献
5.
虚拟电厂(VPP)作为一种新兴的能源聚合形式,可以降低风电、光伏等新能源入网时输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性,是未来新能源并网发展的方向。为提高VPP的调度灵活性,降低发电成本,使VPP获得更好的效益,在以往研究的基础上考虑负荷对VPP的影响,构建了考虑源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型,为减小预测误差并提高VPP收益,调度模型采用了多时段尺度优化和多市场盈利模式,最后采用粒子群算法对模型进行求解,优化VPP内各能源的出力。仿真算例分析了VPP内部各电源及VPP的出力优化情况,对比分析了可中断负荷参与VPP调度及其占比变化对VPP收益的影响以及4种不同运营模式下VPP的经济性差异。仿真结果表明,通过聚合适当比例的可中断负荷并采用合理的运营模式可以提高VPP的灵活性和经济性,算例验证了源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型的合理性。 相似文献
6.
由于发电、负荷和市场价格预测的不确定性,微电网日前竞价往往很困难。提出了采用2阶段随机规划的方法,通过蒙特卡罗模拟生成各种随机场景,并基于Kantorovich距离进行场景简化,以日前电力市场交易所获得的预期利润最大化为优化目标,计算了智能微电网能源管理系统对日前电力市场的最优报价,并将目标函数的非线性项重构成线性形式。仿真结果验证了所提方案在智能微电网日前竞价中具有很好的效果。 相似文献
7.
未来家庭用电作为智能电网的一部分,研究家庭智能用电设备的优化运行具有重要的意义。首先建立了未来典型家庭智能用电设备的数学模型。然后基于分时电价,提出一种以经济性和用户舒适度为目标的未来家庭中智能用电设备的优化运行模型,便于用户制定出满足自身需要的用电计划。最后以某典型家庭用户为例,通过建立典型日仿真场景,采用遗传算法对家庭智能用电设备的运行进行优化,仿真结果表明建立的优化模型的有效性。 相似文献
8.
大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。 相似文献
9.
针对现有电动汽车充电策略未考虑充电负荷超过供电容量的现实问题,提出一种包含功率限制的电动汽车有序充放电策略。该策略以峰谷分时电价为背景,通过电动汽车向电网进行馈电以及对电动汽车的充电功率进行限制,使居民用电的总负荷曲线趋于平缓,更好地起到削峰填谷的作用。同时在配电设施容量不增加的情况下,提高接纳规模化电动汽车充电的能力。最后通过蒙特卡洛仿真对算例进行分析,证实所提出的包含功率限制的电动汽车有序充放电策略较原有策略更具实用性。 相似文献
10.