基于时序残差概率的风电场超短期风速混合预测模型

风速的准确预测对提升风电功率预测精度和电网稳定运行具有重要意义，预测模型残差的精准刻画是实现风电场风速序列准确预测的前提，提出一种基于时序残差概率的风电场超短期风速混合预测模型。首先，基于改进变分模态分解方法将风速分解为频率特征互异的分量；然后，通过时间序列模型对分量中具有规律变化特征的线性成分构建确定性预测模型，对于拟合残差成分采用条件核密度估计建立概率预测模型，并基于二者时序递推叠加结果构成风速预测值。在此基础上，针对各残差分量条件概率无法直接表征原始预测结果的问题，提出了一种基于模拟法的概率生成方法，实现对风速的概率预测。最后，以我国东北某风电场运行数据为例，验证所提方法具有较高的预测精度，在保证可靠性的同时，具有极低的预测区间宽度，降低了概率预测不确定性。     

基于分布式通信架构的温控负荷参与电力系统频率调控模型

温控负荷是具有参与电力系统频率调控潜力的需求侧资源。考虑到温控负荷用户群体分布的分散性和参数的异质性，提出一种基于分布式通信架构的温控负荷参与电力系统频率调控模型。负荷聚合商与区域控制器进行直接通信传递频率调控指令，用户个体间基于无线网络完成信息交互，通过Gossip算法实现节点负荷的通信状态和传递延时特性建模，针对用户响应状态的随机性，进一步将用户意愿系数纳入考虑，制定相应有序恢复策略避免二次功率冲击。通过算例仿真在单区域和多区域的频率响应模型中对所提方法有效性进行了验证，结果表明，所提方法能够充分发挥分布式需求侧温控负荷调频潜力，有利于提升系统频率稳定性。