基于5G基站的新能源隔墙消纳研究

随着分布式发电在电网中的渗透率不断升高,许多地区都出现了新能源消纳能力欠缺的问题,解决新能源消纳欠缺问题将成为分布式发电进一步发展的关键所在。同时,又由于5G技术的快速发展,5G基站或将成为解决新能源消纳问题的重要法宝。文章以南方某一典型区域内的配电网、分布式发电以及5G基站为研究对象,研究基于5G基站的新能源隔墙消纳技术。首先,分析了利用5G基站解决新能源消纳问题的可行性;其次,以新能源总体消纳量为目标函数,考虑光伏发电出力上限、基带处理单元计算容量上限、计算任务转移时延等约束进行建模;然后,利用遗传算法对模型进行求解;最后,通过实际算例验证了模型的有效性。     

智能电网与负荷调度探讨

随着我国社会主义社会的发展,科学技术水平的不断提高,智能电网以其吸纳大量可再生能源、供电系统与用户互动以及负荷调度等优点,受到了国家电网的重视。智能电网部分负荷的用电时间是灵活的,如加热、制冷、电动汽车等,储能设备,如电动汽车的充电设备,利用这些可控负荷追踪风电、光伏等可再生能源发电的出力变化,调度负荷来平衡预测的风电、光伏等的出力曲线,满足功率平衡。负荷调度的基本思路是电力平衡,解决电力系统运行的核心问题,负荷调度成为解决电力平衡的重要手段。     

基于碳交易的含大规模光伏发电系统中抽水蓄能优化调度

为提高系统对光伏发电的的接纳能力,本文提出一种考虑了碳排放交易成本的含大规模光伏电力系统中抽水蓄能优化调度模型,并对其求解方法进行了研究。本文通过对低碳经济进行分析研究,提出了引入基于CDM的碳排放交易机制研究,并基于此对电力系统的经济调度进行分析,提出了一种改进的Ｋ均值聚类算法,对光伏历史发电的出力场景进行聚类分析并获得典型场景及相应概率值,在保证光伏发电出力分布特征的前提下削减场景数量,以系统综合运行成本最低为目标,兼顾系统的运行经济性和低碳性,利用抽水蓄能作为能量型储能参与接入光伏发电后系统的调峰平衡。最后,通过对改进的IEEE RTS-96系统进行仿真计算,算例结果验证了本文所提模型的合理性和有效性。     

含氢储能的多源联合发电系统调度研究

风电和光伏发电具有间歇性和随机性,为了降低在多源联合发电系统中的弃风弃光率,采用含氢储能系统和火电机组配合来平滑风电和光电机组出力。文中以系统运行成本最小和弃电惩罚成本最小为目标,以系统功率平衡、火电机组出力和爬坡、热备用、风电和光电出力及储能系统储氢罐容量、电解槽和燃料电池功率等为约束条件构建了多源联合发电系统日前调度模型。通过YALMIP工具箱对模型进行编程,并调用CPLEX对编写的程序进行求解。对含有风电、光电、火电机组以及储能系统的多源联合发电系统进行算例分析,通过对比有无储能系统的弃风弃光量和系统总运行成本,证明了含氢储能系统可以有效降低系统的弃风弃光率,并提高系统的经济性。     

含光伏发电的配电网消纳能力的分析

在现代社会的发展进程当中,光伏发电的分布式接入,在一定的层面上会让我国的电网行业承受更大的压力?然而,在这样的配电网运行过程当中,配电网的消纳能力在时代的发展进程中呈现出了非常明显的关键阻碍效果?在实际的配电网消纳能力中,我们可以通过系统化的配电方式进行调控?基于此,本文积极地从分布式光伏电源模型?含光伏发电的配电网消...     

基于气象相似日选取与提升回归树的光伏发电短期功率预测

针对气象条件不稳定引起的光伏发电出力波动性和间歇性,提出基于气象相似日选取和提升回归树的光伏发电短期功率预测方法。本方法采用熵值法计算影响光伏发电功率各种气象因素的权重,采用动态时间弯曲距离计算历史日与预测日各气象因素相似度;对于每一个预测日的光伏发电功率预测,以历史相似日的气象数据和发电功率数据作为训练样本,采用提升回归树构建光伏发电短期功率预测模型,能够明显提升预测精度。以某光伏电站为研究对象,考虑气象相似日的提升回归树算法与回归树、提升回归树算法对比表明,光伏发电短期功率预测准确度有较大幅度提升。     

基于风电不确定出力的风电并网机组组合优化

风电出力的不确定性给风电并网调度带来一定的挑战。基于日前24小时风电预测出力与6小时准实时出力,建立风电成本模型,提出了一种新的考虑风电并网的机组组合制定方法,该方法通过6小时准实时出力与日前24小时预测出力情况来及时调整6小时内机组组合计划。在10机系统上采用所提出的方法,仿真结果表明,该方法能够根据风电出力特性合理制定机组组合,从而降低系统预留旋转备用,有效降低因风电出力不确定性所引起的发电成本。     

基于云计算的电网预测模型与自适应调度研究

光伏发电系统被视为面向偏远地区与小型孤立社区供电的优秀解决方案,但也存在电力供应不稳定的问题。针对光伏发电的能源管理问题,提出一种基于云计算的智能电网管理方案,在对电力供需两端做出预测的基础上,确定最优的电量调度策略。该方案使用小波递归神经网络模型(Wavelet Recurrent Neural Network,WRNN),使得可以高效且准确地同时对电力供需两端进行预测。此外,云计算体系使得可以在基于大量数据的电力供需预测任务上进行快速和分布式的计算能力支持。     

风电规模化发展,离不开风电功率预测

随着风力发电装机容量的不断提升,风电占所在电网的比例也在逐步增加。由于风的高度随机波动性和间歇性,使得大容量的风电接入电网会对电力供需平衡、电力系统的安全、以及电能质量带来严峻挑战。风电功率预测系统使风电场可以向电网公司提供准确的发电功率预测曲线,这使得电网调度可以有效利用风电资源,提高风电发电上网小时数额。对我国大型风电场进行功率预测,所得结果作为调度部门的有力借鉴,对促进风电的规模化发展大有裨益。     

基于物联网的光伏发电智能监控系统解析

在物联网的基础上,搭建光伏发电智能监控系统的智能监控平台,其主要的优化管理基础就是光伏发电系统的故障检测方法以及设备的优化管理,建立出评估模型,有效地评估区域分布式的光伏发电系统的安全运行性能.通过实际的运行结果可以表现出来,系统数据的传输效果是非常好的,性能具有稳定性和可靠性,具有很高的应用价值,应该得到大范围的推广.