考虑时空相关性的风光出力序列生成方法

风光出力模拟技术能为新能源场站的规划及电力系统优化调度提供数据支撑。考虑风光出力的时间相关性和空间相关性,建立基于动态马尔科夫链和转移概率矩阵的时序风光出力模型,以保证时间相关性,根据Copula理论生成各时刻下风光空间相关模型进行求解,以此维持风光出力的空间相关性,最终依次调用上述模型得到新的风光出力序列。并以河北省南部电网2个相邻的风电场和光伏电站实际运行数据为例进行仿真,结果表明,所提方法能够模拟与真实风光出力相似的概率分布,且同时满足相关性指标的风光出力序列,验证了序列生成方法的实用性和有效性。     

基于核密度估计和Copula函数的风、光出力场景生成

新能源的随机性、波动性及间歇性为电力系统规划带来困扰,对风、光出力的变化规律进行合理刻画,生成典型出力场景是新能源规划的常用方法.针对具有相关性的风、光出力典型场景难以生成的问题,本文首先应用非参数核密度估计法对大量样本数据进行拟合,并进行拟合优度及精度检验,得到风、光的核密度估计表达式,然后建立多种基于Copula函...     

基于月份划分与指定日类型的风电出力序列场景生成方法

风电场景生成是不确定性条件下进行电网调度及安全校核的重要基础。文中提出一种风电出力序列场景生成方法。首先,基于月均出力将年度风电出力序列划分为分布特性差异大的数个季度;然后,基于风电出力的日特性指标,对年度风电出力序列进行典型日聚类分析,并构建各日类型下的日特性指标联合分布函数。接着,用马尔可夫链描述每一季度内的日类型转移特性,并基于此通过抽样获得未来一段时期内每一日的日类型及日特性指标。进而采用优化技术生成未来一段时间内每日96点日风电出力序列。文中进一步提出了可根据指定极端日类型、日期位置以及长度的风电出力序列场景生成新方法。最后,通过算例分析证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于生成对抗网络的负荷序列随机场景生成方法

随着可再生能源逐步渗透,电力系统随机性不断加强,其不确定性为调度、规划、运行带来了更大的挑战,因此需要研究针对不确定进行建模的方法。提出一种基于生成对抗网络的负荷场景随机生成方法,该方法基于深度卷积生成对抗网络架构,以JS散度作为目标函数,对生成器以及判别器交替进行训练。针对生成负荷序列质量的衡量,从数据多样性以及锐度2个方面,提出TSTR(train on synthetic test on real)以及TRTS(test on real train on synthetic)2个指标,基于支撑向量回归模型进行判断,实验结果表明,随着训练的进行,生成器产生的数据质量逐渐提高,且当训练完成时可以产生满足多样性以及锐度要求的数据。     

基于多特征序列融合的负荷辨识方法

针对当前利用低频采样实现非侵入式负荷辨识存在的准确率低的问题,提出了基于多特征序列融合的负荷辨识方法。该方法首先建立负荷存在可能性的整数规划模型,进行初辨识以降低负荷辨识的维度。然后,根据滑动窗口算法获得组合功率序列和原始功率序列,提取其统计特征和奇异值特征,进而利用概率神经网络获得隐马尔可夫模型的观测值序列。同时,利用隐马尔可夫模型对负荷序列信息进行融合,计算观测序列和组合功率序列之间的相似度,从而完成在低频采样下的负荷辨识,并获得各个家用负荷的耗电量。最后,通过单负荷辨识、多负荷辨识、不同采样率辨识和各居民用户负荷辨识的仿真实验,得到负荷准确率和辨识精度的平均值均在85%以上,证明了所提算法的合理性和即时性能够达到在低频采样下负荷的辨识要求。     

基于新型场景划分与考虑时序相关性的光伏出力时间序列模拟方法

针对现有光伏出力的马尔科夫链模型在原始数据分段和随机抽样方面的不足,文章提出一种基于新型场景划分与考虑时序相关性的光伏出力时间序列模拟方法。首先引入Davies-Bouldin有效性指标优化模糊C均值聚类（fuzzy C-mean clustering,FCM）法,进行场景划分,形成数据特征更清晰的原始光伏出力序列集合。然后建立不同场景的光伏出力状态转移矩阵,通过马尔科夫链蒙特卡洛法生成光伏出力时间序列,在此过程中,利用Copula理论进行条件概率抽样生成下一时刻光伏出力状态值,以降低传统蒙特卡洛抽样的随机性。实际算例表明,文章所提方法生成的光伏出力时间序列不仅在数据的概率统计特性方面比现有的模型结果更精确,而且更好地保留了原始序列的自相关性。     

基于马尔科夫链理论的电动汽车集群充电负荷建模及可调能力评估

针对电动汽车（electric vehicle, EV）用户单体功率小、电池容量异质性、出行行为差异大等问题,提出面向控制、考虑用户出行链的EV集群充电负荷建模方法,能够让EV集群更好地参与电网调度运行。首先,对EV用户行为的马尔科夫特性进行了分析,在划分EV多状态荷电状态区间的基础上,推导了其充电与出行状态区间内的一步转移概率,建立了基于马尔科夫链理论考虑出行特征的EV集群充电负荷模型;然后,设计了EV集群可调能力评估流程,构建了EV集群可调能力评估方法;最后,对EV集群模型及可调能力评估方法进行了仿真验证,与多种方法进行对比,结果表明,所提聚合模型和评估方法更准确、有效。     

基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法

准确掌握电力系统消纳风电的能力,有助于风电场建设规划,更可辅助实际运行的调度决策.风电消纳能力的评估应分析全时段、计及多因素、考虑日前风电出力预测、探寻风电“可消纳包络带”.提出了一种基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法,首先以日前预测所得风电为基本信息,优化常规机组的启停状态;然后基于此决策,探寻系统次日全时段可消纳风电的上下限,并基于二次规划模型生成极端风电出力作为判据样本,分析系统次日消纳风电的能力,进而为运行人员提供决策辅助.     

参照系统负荷预测的母线负荷预测修正方法

由于母线负荷预测结果的精确度相对系统负荷预测较低,提出了一种参照系统负荷预测值的母线负荷预测值修正方法。先根据母线负荷预测值之和与系统负荷预测值之间的差值确定需要修正的负荷点,再选择该点临近的连续数点系统负荷组成曲线,寻找系统负荷的相似曲线,对应相似日的各母线负荷组成样本、各样本修正值的期望和方差决定修正后的各母线负荷值的范围,采用最小二乘逼近建立二次规划问题,最后利用LINGO软件求解。算例表明了该方法从整体上提高了母线负荷预测的准确率。     

基于时序生产模拟的新能源年度消纳能力计算方法及其应用

随着中国风电、光伏等新能源高速发展,不断提高电力系统新能源消纳水平、降低弃风、弃光电量成为电网调度机构面临的重大挑战。新能源年度消纳能力计算是提前预估电网新能源消纳空间、优化年度运行方式安排、做好新能源消纳工作的关键环节。分析了新能源消纳能力计算的研究现状,提出了基于时序生产模拟的新能源年度消纳能力计算方法,建立了含机组启停机约束的混合整数规划模型,开发了新能源生产模拟仿真软件,并基于2015年一季度实际数据验证分析,证明了所提方法和模型的准确性和适应性,在开展新能源富集的“三北”地区年度消纳能力计算实际案例研究的基础上提出了相关建议。     

基于等效负荷区间和随机生产模拟的新能源接纳能力快速计算方法

新能源大规模接入电网,对电网的调峰造成了巨大压力,并导致系统弃风率增大,因而快速准确地计算系统常规机组的最优开机容量及其对应的弃风率十分重要。基于此,提出了基于等效负荷区间和随机生产模拟的新能源接纳能力快速计算方法。首先,引入等效负荷区间和可信容量的概念来初步确定传统机组开机容量;然后,运用随机生产模拟中的时序卷积和持续卷积计算各类电源上网电量,利用时序卷积将风电出力和负荷出力及联络线功率在时间尺度上进行序贯卷积,可以准确计算出该区域新能源接纳电量,利用持续卷积可以快速计算出常规机组周期内的发电量;最后,以某省电网为例,对所提模型、算法的有效性进行了验证。该方法可应用于风电电源规划、调度中开机容量的确定、风电场弃风率的快速计算等场合。     

考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法

为解决配网中分布式光伏渗透率持续升高引起的网损增加、功率倒送、电压越限等问题,在对分布式光伏进行集群划分的基础上,提出了一种综合考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法。首先,以基于电气距离的模块度指标和有功平衡度指标作为综合划分指标,利用遗传算法对配网中的分布式光伏进行集群划分;然后,在集群划分结果的基础上,考虑储能的调节作用及网络安全稳定约束,以包含网损成本和弃光成本的配电系统经济成本最低为优化目标,提出了分布式光伏集群出力评估方法;最后,通过在扬州某地实际41节点系统上进行仿真分析,证明了所提评估方法的可行性和有效性,所提评估方法可以根据调度中心的需求提供分布式光伏集群出力评估数据。     

考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法

为解决配网中分布式光伏渗透率持续升高引起的网损增加、功率倒送、电压越限等问题,在对分布式光伏进行集群划分的基础上,提出了一种综合考虑新能源消纳和网损的分布式光伏集群出力评估方法。首先,以基于电气距离的模块度指标和有功平衡度指标作为综合划分指标,利用遗传算法对配网中的分布式光伏进行集群划分;然后,在集群划分结果的基础上,考虑储能的调节作用及网络安全稳定约束,以包含网损成本和弃光成本的配电系统经济成本最低为优化目标,提出了分布式光伏集群出力评估方法;最后,通过在扬州某地实际41节点系统上进行仿真分析,证明了所提评估方法的可行性和有效性,所提评估方法可以根据调度中心的需求提供分布式光伏集群出力评估数据。     

基于非对称Copula函数的风电场黑启动储能优化配置

在高比例风电接入的区域电网中,为加快停电后的恢复速度,可以采用风电场配置储能系统作为黑启动电源。针对启动发电机组过程中风电出力平滑问题,提出一种基于非对称Copula函数的储能优化配置方法,以投资成本最小为目标,使风电场具备黑启动电源的能力。将储能的功率配置和容量配置看作2个随机变量,根据样本数据分析两者之间的相关特性,基于非对称Copula函数建立二元联合概率分布进行准确描述。利用核密度估计得到2个边缘概率分布,通过极大似然估计和拟合度测试确定最佳Copula函数。仿真结果表明,所提非对称Copula函数拟合准确度更高,得到的储能配置成本更低。     

计及源-荷不确定性的高比例可再生能源系统协同优化运行

在含高比例可再生能源的电力系统中,由于风光出力的波动性和随机性,增加了电力系统协同优化运行的困难。首先通过拉丁超立方抽样进行风光、负荷实时出力的场景生成,再依据欧氏距离进行样本削减,将不确定性问题转化为场景分析问题。在此基础上分析不同用户类型在不同时间尺度的调度补偿策略,引入了由电价型和激励型需求响应组成的互补机制。以系统运行的经济性最高为目标,对比分析了不同调度策略下的可再生能源消纳率。算例表明计及源-荷双重不确定性后,所提策略能更好地平抑负荷曲线,提高风光消纳率,实现高比例可再生能源电力系统的协同优化运行。     

考虑发用电协调的售电公司负荷组合优化建模方法

电力市场环境下,如何根据用户用电特征制定优化策略以实现购售电利益最大化是售电公司一项重要的研究课题。针对中长期市场中考虑发用电协调的售电公司,提出了考虑售电公司购售电利益的负荷组合优化模型,并考虑需求响应技术来进一步优化用户综合负荷特性,最大化市场环境下售电公司的购售电利益。同时,针对需求响应的负荷反弹问题,引入三阶段反弹负荷模型,构建考虑负荷反弹的滚动优化改进模型,重新调整用户需求响应负荷值,从而改善需求响应负荷反弹情况下的组合用户需求响应负荷特性。最后,采用中国某市2017年工业用户群组负荷数据对所提出的模型及策略进行仿真分析,说明了所提方法的有效性。     

用于电网削峰填谷的储能系统容量配置及经济性评估

电网负荷峰谷差日益增大,为满足高峰负荷用电需求,需增设或改造原有发输配电设备,而电网的低负荷率导致电力设备的资产利用率较低,使得电源规划建设缺乏经济性。储能技术可解决峰谷差加大、资产利用率低的问题,但现阶段储能系统的高成本限制了储能技术的规模化应用。考虑储能系统充放电平衡约束、循环寿命等因素,研究了储能技术用于电网负荷削峰填谷的控制策略,并建立了评价储能系统投资经济性的数学模型。以实际负荷数据为例,仿真分析了在不同调峰程度下储能系统的容量需求,分别从社会效益和投资者角度研究了储能系统投资的经济性问题,最后提出了储能系统规模化应用的经济条件。     

线性回归分析法和进化规划法在幂函数负荷模型辨识精度中的比较研究

针对传统的线性回归分析法在幂函数参数辨识寻优时容易陷入局部极小值,不能有效克服负荷建模中存在的非线性和不连续性等不足,分析了进化规划在幂函数参数辨识中的应用,通过仿真算例对上述两种方法的辨识精度进行比较分析,结果表明进化规划能够实现全局搜索,适合解决多极值的非线性优化问题.     

二次模态分解组合DBiLSTM-MLR的综合能源系统负荷预测

用户级综合能源系统多元负荷存在随机性、波动性相对更大的特点,现有预测方法不能得到很好的预测效果.为此提出一种基于核主成分分析(KPCA)、二次模态分解、深度双向长短期记忆(DBiLSTM)神经网络和多元线性回归(MLR)的多元负荷预测模型.首先,运用自适应噪声的完全集合经验模态分解分别对电、冷、热负荷进行本征模态分解,...