基于波动过程聚类的风电功率预测极大误差估计方法

估计风电功率预测中可能发生的极大误差,有助于优化含风电电力系统的运行调度,提高电网对大规模风电的接纳能力。根据对历史风电功率预测误差分布特征的分析,提出了基于风电预测出力波动过程聚类的极大误差估计方法。首先利用摇摆窗对风电功率预测数据划分不同的波动过程,在此基础上,通过分析预测出力的波动性和功率水平与预测误差分布的相关性,聚类相似分布特性的预测误差,然后利用滑动窗宽的核密度方法拟合预测误差概率密度并估计极大误差。最后以美国BPA地区的风电功率数据为实例,对不同估计方法进行了较全面的分析,验证了该方法的有效性。     

基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计EI北大核心CSCD

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于改进k-means聚类的风电功率典型场景在日前调度中的应用

针对含风电电源的电网日前调度优化问题,应用聚类分析获得风电功率典型场景进行风电功率预测,并将预测结果用于日前调度优化具有重要意义。提出一种基于改进k-means聚类算法的风电功率典型场景生成方法,对周期内的风电数据通过场景生成和缩减,得到少数几个能反映周期内历史数据特征的风电功率典型场景集;然后以系统运行成本最小为目标,建立适应风电接入的日前机组组合模型,模拟风电接入后电力系统实际运行情况。最后通过算例比较风电功率点预测、区间预测和典型场景预测在电力系统日前调度中的经济运行优化结果,验证了所提方法的有效性和实用价值。     

基于功率预测误差修正的日前风电出力分布估计

风电功率预测是整个风电运行与控制体系的基础支撑技术模块。基于功率预测误差的修正结果,提出了一种风电场日前有功出力分布的估计方法。首先验证了风电功率的预测误差水平受到风速大小的三次方、风电功率的峰度、风电功率的大小和功率预测相关性等多个因素的影响;然后利用多元线性回归法建立风电功率预测误差的估计模型,并对风电场日前的点功率预测值进行修正;最后利用广义误差分布模型估计出风电出力的上下限。以华北地区某座风电场作为测试算例进行分析,验证了该出力分布估计方法的有效性。     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明:所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

风电功率物理预测模型引入误差量化分析方法

风电功率短期预测是风电调度运行的基础之一,物理预测方法是风电短期功率预测的基本方法之一,在欧美等国家仍作为主要预测方法,分析风电功率物理预测方法的误差源对提升预测精度具有重要作用。针对风电功率物理预测方法的误差来源问题,在分解物理预测关键环节的基础上,分别从物理模型、地转拖曳定律、数值天气预报(NWP)风速、风速-功率转化等方面,采用单一变量原则研究了各环节误差探明方案,通过物理过程推导,提出了一种面向风电功率物理预测模型的误差源分析方法,获得了物理预测方法各环节引入预测误差的量化结果。采用实际算例进行测试的结果显示,所提出的误差源分析方法能够获得误差源量化分析结果,且分析结果与实际相符,验证了方法的准确性。     

初论适合城市电网规划的负荷预测方法

结合城市电网规划特点指出其负荷预测误区,阐述一种行之有效的负荷分布预测方法———功能小区负荷密度法,预测城市负荷分布,据此布局变压器（变电所）,由下而上逐级规划城市电网,并希望能在今后的城市电网规划中得以广泛应用。     

一种改进的风电功率超短期组合预测

为提高风电功率超短期预测精度,针对目前的风电功率超短期组合预测算法都是将各子预测算法的权重设为固定值,导致风电功率超短期预测结果精度不高的问题,提出一种改进的风电功率超短期组合预测算法。该算法包含BP神经网络、天气预报、实测功率外推法等子预测算法,结合实际运行情况判断各子预测算法的执行结果,并根据执行结果动态改变各子预测算法的权重,以保持较高的预测精度。实际应用效果表明：该算法预测精度较高,运行效果较好,4h内的预测均方根误差在10%以内。     

负荷预报中负荷规律性评价方法的研究

负荷预报是一个历久不衰的研究课题,以往的研究主要集中于预报方法,而缺乏对负荷自身变化规律的分析和评价。这不仅导致了难以公允地评价负荷预报方法,也使运行部门对负荷预报所提出的精度要求缺乏客观依据,该文阐述了评价负荷规律性的必要性,并建立了相应的评价方法,文中分析了负荷历史数据,负荷预报以及预报误差之间的关系,构建了一种基于统计分析的负荷规律性评价方法。在此基础上,建立了预估负荷预报误差极限的分析方法,运用所提出的方法对负荷变化的规律性进行评价,不仅可以客观地评价负荷预报方法的优劣,还可以根据不同负荷的规律性确定切实可行的负荷预报精度要求,文中给出的算例说明了方法的有效性。     

2010年1-8月份我国电动机出口分析及2011年预测

对国内电动机出口市场和形态进行了细分,详细介绍了国内电动机出口行业呈现的特点,并提出扩大2011年交流电动机出口的三点建议:必须加快调整出口产品结构的步伐;要加强行业自律,引导企业从单纯的价格竞争转变到质量竞争和服务竞争上来;2011年继续加强电动机出口协调委员会的作用。提出了电机行业如何应对金融危机影响,对2011年国内电动机出口进行了预测。     

电网短期电力负荷预测系统的研究

本文介绍了一个电网短期负荷预测系统。从实际出发，文中将平时和重大节目期间的负荷预测分别研究。首次提出了参数自校正时序倍比预测法，并将灰色预测模型引入节日负荷预测，具有较强的人工干预能力和自适应智能性。软件包将数据库与计算语言有机地结合起来，具有良好的汉化人机界面和输入输出方式。操作方便，实用性强，预测精度理想。该系统已在河北省电力局中调试运行。     

上海市区供电局电力负荷预报

根据市区供电局的各行业电力负荷历史数据分别进行了短期和长期预报,得出各规划年的总负荷数据。其中,短期预报采用１９９２～１９９８ 年的月负荷数据,对１９９９ 年各行业用电负荷逐月预报;长期预报则采用１９９０～１９９８ 年的年负荷数据,对２０１０ 年各行业的大致年用电负荷数据进行估算。     

水情水调自动化技术回顾与展望

从水情、水调自动化技术的发展和近10多年来水电站、大中型梯级流域及电网调度部门的水调自动化系统建设及其运行状况,回顾了水情、水调自动化技术发展的几个关键历程和存在的主要问题,并结合电力体制改革和新技术进步展望了该领域的发展趋势。     

灰色自适应滤波组合优化预测模型及其应用

利用时负荷的周期性,分别建立了灰色模型和自适应滤波模型,按照组合预测理论,对两种模型进行组合以提高预测精度,经实例验证,结果令人满意。     

短期风电功率预测概念和模型与方法

随着并网风电容量的持续增加,风电强随机性给电力系统安全稳定运行带来了挑战,风电功率预测受到广泛的关注。文中较为全面地综述了国内外对风电功率预测的研究现状,着重从风电预测基本理论、风电预测方法和风电预测热点研究问题3个方面展开,主要介绍了确定性风电预测、概率性风电预测、风电爬坡事件预测、大数据和深度学习方法等方面的研究进展。     

一种简单实用的超短期负荷预报方法

本文提出了一种预测电网未来十分钟负荷的外推方法。该方法简单实用。已在东北电网和华北电网投入在线运行，预测结果准确，是一种具有普遍适用性的超短期负荷预报方法。