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甘肃酒泉风电基地风电预测预报阶段性研究 总被引:3,自引:1,他引:2
为解决甘肃酒泉千万千瓦级风电基地的调度运行问题,风电预测预报系统的建设成为当前的重点。介绍酒泉风电基地预测预报系统阶段性建设研究的实际情况及其处于研究初级阶段的运行情况。研究显示,目前虽然单个风电场预测预报误差很大,但由于地理分散效应显著,酒泉风电基地总体的预测准确度相对较高。然而距离"误差小于20%的点(即测量值)所占比例至少为80%"的要求还有一定距离。通过对各准确度指标的分析表明,平均绝对误差、均方根误差及"误差小于20%的点所占比例"三者之间的关联性较强,但它们与"预测与实测功率相关性系数"几乎没有任何关系。以上工作将为研究的进一步深入乃至风电预测预报系统的实用化打下坚实的基础。 相似文献
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针对我国风电开发中遇到的风电接入困难、电网调度困难等问题,对国内外解决此类问题的风电功率预测技术进行了详细的阐述。指出我国急需开发风电功率预测系统,并根据我们的风电功率预测研究经验提出了我国风电功率预测宜采用风电企业和电网共同实施的运行模式。希望对我国的风电功率预测发展起到一定的促进作用。 相似文献
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关于短期及超短期风电功率预测的评述 总被引:9,自引:2,他引:9
讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。 相似文献
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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。 相似文献
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目前国内的风电调度管理技术尚不成熟,研究风电并网的在线预警系统对含大规模风电并网的电力系统安全稳定运行具有重要的现实意义。基于风电并网的功率预测、潮流计算、无功优化等关键问题研究,提出了风电并网在线预警系统的设计构想,并以DIgSILENT/PowerFactory软件为计算核心,完成该系统的研制与开发。所开发的的风电并网预警系统能预测风电并网区域主要监测节点电压以及线路潮流趋势并作安全评估,如果线路潮流越限,系统预警并进行风电场有功调节计算;如果节点电压越限,系统预警并进行风电场无功优化计算。算例分析以 相似文献
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风电的间歇性和反调峰性使得风电富集省面临系统调峰和能源消纳的问题,建设大功率外送通道是解决能源消纳问题有效的途径。应对外送通道建设后对系统调峰及风能消纳的影响,建立了考虑风电外送的省级系统调峰分析模型。计及风电的出力预测,将风电出力看作负的负荷,与原始负荷形成等效负荷,考虑水电机组的削峰作用和外送通道的辅助调峰作用,提出了全省常规机组的出力安排模型,并以此为基础进行调峰分析。以我国某风电大省为算例进行了模拟分析,结果表明外送通道的建设减少了系统弃风,扩大了风电的消纳范围,且促进了送端与受端的调峰互补,是风电基地持续、健康发展的根本出路。 相似文献
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基于非参数回归模型的短期风电功率预测 总被引:6,自引:6,他引:6
随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性. 相似文献
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风电功率预测信息在日前机组组合中的应用 总被引:4,自引:3,他引:4
将风电功率预测信息纳入电力系统调度运行是解决风电波动的主要技术之一.受自然条件影响,风电功率预测的精度仍然较低.描述风电功率的不确定性并在机组组合中使用该信息,可提高机组组合决策的鲁棒性.文中分别采用点预测、区间预测和分位点预测描述风电功率的不确定性.在此基础上,分别建立了适合各种风电功率预测信息的机组组合模型.最后,... 相似文献
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对风力发电进行有效的预测,则可降低电网调度的难度。根据从风电场获得的相关风速、温度、风向、风电功率等数据,建立基于BP神经网络的短期风电功率预测模型,预测提前1,2,4,24h的风电功率。对所得预测结果进行比较,从而判断各种短期预测模型的优劣。从对比的结果可知,神经网络模型预测不超过24h的风电功率时具有一定的可靠性。 相似文献
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近年来,由于山西电网风电装机不断翻番,大规模风电并网后对电力系统调峰造成一定程度的压力。电力系统运行既要充分利用风力发电产生的清洁电源,又要保证其他常规电源的安全稳定。传统的调度运行技术不考虑短期和超短期的风电功率预测,通过分析风功率预测与调度关系,然后重点阐述了如何通过超短期风功率预测来协调风电与常规电源的运行,最后通过整数规划将风电场优化控制作为落脚点,从而保证了电网安全、稳定、经济的优化运行,进一步加大电网对清洁能源的消纳。 相似文献
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基于动态神经网络的风电场输出功率预测 总被引:5,自引:0,他引:5
随着风电的大规模发展,准确预测风电场输出功率对于风电场的选址、大规模并网及运行具有重要的作用。文中提出了局部反馈时延神经网络和全局反馈时延神经网络2种动态神经网络预测模型,以适应风功率的时间序列特性,并与静态神经网络预测模型进行了比较。以国内北方某风电场的风功率预测为例,结合气象预报数据进行提前24h的风电输出功率预测,仿真结果表明,动态神经网络在预测具有时间序列特性的风功率时效果优于静态神经网络。 相似文献