高弹性电网下新能源消纳研究

为制定新能源合理性发展战略,文中提出了一种高弹性电网下新能源消纳方法。首先,分析了新能源并网影响;然后,构建了高弹性电网下新能源消纳框架,通过电源、电网和负荷方面协调调度,提升新能源消纳能力,并提出多种新能源消纳项目;最后,通过案例仿真采用“移动变压器”和退役电池接入方案减小等效负荷峰谷差,提高系统调节能力,通过移动变压器灵敏性分析得到退役电池最佳配置容量,结果证明了所提方法对新能源消纳的促进作用。     

基于机器学习的混合模型在电力负荷预测中的应用

从电力负荷的变化特点入手,提出基于机器学习的混合模型,该模型采用具有自适应噪声的完整集合经验模式分解技术对电力负荷进行分解,剔除高频噪声影响后,对负荷序列进行重构,采用多目标花授粉优化算法对极限学习机进行优化,分析认为该模型可提高极限学习机预测的准确性和稳定性,结合江苏省月度负荷预测案例验证了模型的有效性。