基于集成学习的分布式光伏发电功率日前预测

对于光伏发电功率精准的日前预测有助于电网设计未来调度计划，降低新能源发电对电网的冲击，提高消纳率。提出一种Boosting集成学习框架下的光伏发电功率日前预测方法。首先，根据光伏出力主要受天气影响的特点，通过皮尔逊系数获得相关性强的气象因素，利用k-means++对与光伏发电功率相关性极强的总水平辐照度进行聚类以获得相似日数据集；然后，将极限学习机（extreme learning machine，ELM）引入Boosting框架，构建光伏出力日前预测模型（B-ELMs）；最后，利用真实光伏电站运行数据验证模型有效性，该模型在试验过程中展现出良好的适应性，最高决策系数（R²）达0.9819。实验结果表明，由于集成学习框架的存在，B-ELMs能对复杂天气下的规律性弱、波动性强的光伏出力曲线提供较为精确的预测结果；同时，相较于深度学习网络，B-ELMs的收敛速度更快，在维持较快训练速度的同时保障更为精确的预测结果。     

模糊聚类-Elman神经网络短期光伏发电预测模型

光伏发电功率预测是电网安全稳定运行的基础,从数据挖掘的角度提升光伏发电功率预测精度,文中提出基于孤立森林、模糊C均值和Elman的短期光伏发电功率预测模型。根据预测日选择相似日数据并按天气分类作为训练样本;采用孤立森林清洗训练样本中的异常部分;应用模糊C均值对相似日以及待预测日的气象数据进行聚类分析。结合Elman神经网络算法,形成含孤立森林数据清洗的模糊聚类-Elman神经网络的预测模型,对光伏出力进行精确预测。根据某地市现场实测数据进行实验仿真,预测结果分别与传统Elman和BP模型的预测结果进行对比,所述模型可以获得更高的预测精度。     

空气质量监测数据驱动的光伏发电多尺度功率预测方法

近年来频繁出现的污染天气使光伏发电中太阳辐照度随空气质量出现较大变化,对光伏发电功率预测产生较大影响。对此,本文基于空气质量监测数据与气象数据,建立了气溶胶光学厚度（AOT）的光伏发电功率预测软测量模型,采用双波段大气辐射传输模型计算太阳辐照度,以日前与日内的空气质量预报信息为驱动数据,提出了一种多时间尺度的光伏发电功率预测方法,并基于此开发了光伏发电功率预测软件进行试验验证。结果表明,本文方法能够有效反映污染天气对辐照度的影响,实现对光伏发电功率的准确预测,该光伏发电功率预测软件具有较好的工程应用价值。     

基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电短期预测

为提高部分数据缺失情况下智能电网光伏发电功率预测精度,提出一种基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电功率预测模型。采用双维度顺序填补方法补齐缺失数据,基于完整数据分析光伏发电功率影响因素,建立改进Kohonen天气聚类模型,并利用S-Kohonen实现预测日天气类型识别,将聚类历史日数据与预测日气象数据作为输入,采用多种群果蝇优化广义回归神经网络(MFOA-GRNN)模型对预测日光伏发电功率进行预测。仿真结果表明,所提方法能有效提高预测精度,为实现数据缺失情况下智能电网光伏发电功率的精准预测提供了一种思路。     

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。     

基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型

光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。     

一种基于改进灰色BP神经网络组合的光伏出力预测方法

光伏发电具有典型的间歇性、波动性等特点。准确预测光伏出力对电网调度、电网规划、提升新能源发电竞争力具有重要意义。提出了一种基于改进灰色BP神经网络的多模型组合光伏出力预测方法,采用常规GM(1,1)模型、幂函数变换GM(1,1)模型、基于残差修正的GM(1,1)模型以及等维新息GM(1,1)四种模型,利用BP神经网络对光伏出力的单一灰色预测结果进行优化组合输出,并根据输出值和期望值的偏差自动调整组合权值。该方法通过将多个单一预测结果组合成样本训练BP神经网络来获得较优权系数,避免了数值求解权系数的复杂过程,能够得到更为精确的预测结果。采用湖北某地光伏系统实际出力数据对该预测方法进行了验证。计算结果表明该基于改进灰色BP神经网络组合的光伏出力预测方法能够明显提高光伏出力预测精度。     

光伏发电出力特征提取及区域集群聚合特性

研究光伏电站及其集群聚合的出力特性是实现光伏功率分类建模预测和区域光伏集群划分的前提和基础,对促进区域电网大规模光伏发电的充分消纳具有重要作用。以单个光伏电站与区域光伏发电集群为对象,从光伏发电出力特征提取与区域光伏集群聚合特性分析两个层面开展研究。首先在分析大量光伏发电出力数据基础上,针对单个光伏电站的出力特征,分别提出三个整体性指标来刻画光伏出力曲线的总体形状和两个局部性指标来进一步精细化描述不同时间段的具体出力特点;其次,针对区域集群光伏电站定义了平滑效应系数量化光伏电站集群聚合后的平滑效应,提出了不一致性系数来表征平滑效应的产生机理;然后建立了平滑效应系数与区域电站个数、集群区域直径之间的多项式关系模型;利用云南某地区多个光伏电站大量实测数据的仿真结果表明,不仅提取的特征能较为准确刻画单个光伏电站的出力特点,提出的区域聚合分析模型还可进一步精确量化描述区域光伏集群的整体聚合特性。     

基于EMD-LSTM的光伏发电预测模型

随着能源消费结构的改变,可再生能源发电的消纳比例逐渐上升。文中以光伏发电功率为研究对象,分析了不同天气状态下的发电功率曲线特性及不同气象因素与光伏发电出力的相关性,进而提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)方法融合的光伏发电功率预测模型。首先对预处理后的光伏发电功率历史序列进行重构,并对重构后的出力序列进行EMD分解,针对分解得到的各子序列分别建立长短期记忆神经网络模型,最后将各子序列预测模型得到的结果叠加得到光伏发电功率预测值。采用国内某地区光伏发电的实际出力数据对模型进行了检验,与滑动平均自回归模型(ARIMA)、支持向量机模型(SVM)、LSTM等预测模型相比,文中所提出的模型预测误差小,能有效提高光伏发电功率的预测精度。     

基于深度学习的超短期光伏精细化预测模型研究

光伏发电系统的超短期功率预测对电网调度的计划安排及光伏发电系统的优化运行具有重要意义。机器学习、人工智能领域的技术进步为精细化分析光伏功率预测影响因素并提高光伏预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度结构网络模型的光伏超短期功率预测方法,首先根据光伏发电系统的机理特征,分析深度学习算法处理光伏预测问题的可行性;然后提出基于深度学习算法的光伏功率预测模型,采用基于受限玻尔兹曼机的深度置信网络提取深层特征完成无监督学习过程,采用有监督BP神经网络作为常规拟合层获得预测结果;并立足于实际需求,建立含离线训练和在线预测的双阶段光伏发电预测系统,分析天气信息及历史信息的输入属性;最后利用光伏发电系统的实际运行数据进行仿真,验证算法准确性和有效性,通过比较深度结构是否包含无监督学习过程,说明其在预测中的重要性。     

山东电力现货市场机制设计与试运行分析

为及时总结中国首批电力现货市场试点建设地区的试运行经验,推动中国电力现货市场建设,在介绍山东电力现货市场的市场机制基础上,通过分析其试运行情况,研究市场所面临的问题和解决措施。山东清洁能源占比较高等电网运行特征决定了山东更宜采用集中式现货市场模式。山东电力现货市场包括日前、实时2个时序市场和日内机组组合衔接机制。电力现货市场试运行期间,电网整体运行平稳有序,现货市场出清价格随市场供需关系变化而变化,但也面临市场力监控能力有待提升、调峰补偿机制需要完善、用户交易风险防控手段仍待加强等问题。上述结果表明山东电力现货市场已基本具备连续运行条件,但市场机制的完善仍须持续加强。     

电力现货市场首批试点地区建设情况分析

电力现货市场是现代电力市场体系的核心部分,是完善市场化交易的关键一步.首批8个建设试点地区全部进入模拟试运行,标志着我国电力现货市场建设又向前迈进了一大步.从建设架构、衔接机制以及运营机制这3个关键方面对试点地区在电力现货市场建设方案及相关机制设计上的异同及特色做法进行了对比分析.并对试点地区进入模拟试运行以来,暴露出的电力现货市场建设机制同现行电力市场体制不相适应的部分问题进行了剖析,并提出相关的政策建议.     

南方(以广东起步)电力现货市场试运行分析体系与实例

随着中国电力改革不断深入和推进,南方(以广东起步)电力现货市场在2019年开展了3次结算试运行,积累了大量运行数据,亟须建立试运行分析体系,深入挖掘现货市场运行规律。基于产业组织理论的市场分析模型,从市场结构、市场行为、市场绩效角度构建适合"计划+市场"的运行分析体系,从市场集中度、边界条件变化、市场主体报价策略调整、边际机组分布、市场价格等方面展开深入分析,总结出试运行具有市场结构总体上呈现低寡占特征、市场机组整体上依据成本来报价、市场价格基本能够体现供需变化等特点。最后,提出加强市场力监管、完善电源侧成本补贴机制、有序合理放开现货与中长期合同比例等建议。     

基于全局向局部运行空间投影的多级调度协同模式

随着电力市场改革的推进,华东区域各省级市场均已进入试运行阶段,为统筹兼顾现货市场平稳运营与区域电网安全运行,迫切需要研究更高效的网省协同运行机制。首先,分析了现货市场环境下网省调度协同模式的挑战与改进思路。然后,构建了区域电网调度可行域与省市调度可行域模型,提出可行域模型的降维与线性化处理方法。在此基础上,提出了基于调度可行域的网省协同优化运行机制,重点对网省两级协同运行的业务流程、省市可行域的计算方法进行了探讨。最后,通过区域电网的算例分析,验证了调度可行域模型与两级市场协同运行机制的有效性。     

适应清洁能源发展和现货市场运行的容量市场机制设计

随着中国电力体制改革的不断深化与现货市场建设的全面铺开,部分省区已暴露出电力容量充裕性不足、发电资源产生大量搁浅成本等问题,亟须完善容量市场机制,健全电力市场体系,以促进机组投资和保障发电容量充裕性.文中提出了一种适应清洁能源发展且与现货市场运行相适应的容量市场机制.一方面,将现货电能量交易要素纳入考虑,调动了容量资源在固定成本和运行成本两方面的竞争力,强化了容量投建与系统运行的联系,有利于形成更加切实可行的容量投建方案;另一方面,切合"碳达峰、碳中和"目标,内嵌能源结构约束以兼容产业结构调整从而获得满足能源清洁低碳转型要求和经济性最优的容量组合.最后,通过构建双层优化模型实现计及现货市场运行的容量竞价集中出清,采用改进的IEEE 24节点等系统的算例模拟计算表明,所提机制能够在激励市场主体主动参与、适应未来清洁能源成本替代效应的同时,实现市场整体经济效率的有效改进.     

适应高水电占比的电力现货市场机制设计与实践

不同于中国其他水电规模占比较小的电力体制改革综合试点电网,中国四川电网存在水电装机占比高、丰枯水期发电原则差异大、网架复杂约束多、发电调度策略分散等独有特点,故设计丰枯双期的市场机制以适应四川丰枯水期电力供需形势及电网运行特性差异.首先,从市场设计思路、市场总体模式、丰枯水期电力现货市场等角度说明四川电力现货市场机制;然后在此基础上,提出适应四川现货市场机制的功能架构,以及分析四川电力现货市场在丰枯双期市场模式、市场运营物理空间、水电耦合约束、优化出清流程等方面的特色之处;最后,结合四川丰枯双期电力现货市场的运行实践情况提出若干建议.     

基于国外现货市场与四川实际的现货市场建设分析

现货市场是电力市场建设的关键环节,同时对推进国家电力体制改革、打破电力行业垄断、实现电力资源市场化的合理配置具有重大意义.基于分析国外电力现货市场建设经验,结合四川水电清洁能源大省、电网结构复杂的特点,从市场模式、市场主体、交易品种、电价机制、结算机制以及弃水量大、阻塞断面较多、弃水期与非弃水期市场差异化较大等问题出发...     

省级电力现货市场技术支持系统技术架构设计

随着中国新一轮电力体制改革的推进,电力现货市场技术支持系统的建设已刻不容缓,现货市场应用功能的建设对电力现货市场的正常运营和电网的安全稳定运行尤为重要。文中首先分析了电力现货市场运营和电网调度运行的关系,以及电力调度自动化系统的现状。然后,开展电力现货市场技术支持系统的技术方案研究,综合考虑了试点省省内现货市场开展的差异性,提出了基于调度自动化系统建设电力现货市场子系统的思路和目标,重点从软件、硬件、安全防护和平台集成等方面介绍了建设技术方案。之后,对出清算法、安全防护、市场监测与分析、模拟仿真、双活系统数据同步等关键技术进行了探讨。最后,对系统建设成效进行了分析。所提技术架构能够适应电力现货市场运营需求,为后续省级电力现货市场技术支持系统的研究与建设工作提供了参考。     

关于浙江电力现货市场若干关键问题的思考

作为有代表性的省级市场,浙江电力现货市场在建设和运行中遇到了若干挑战。首先,对浙江电力现货市场的特点进行分析;其次,对影响节点边际电价计算准确性的因素进行研究和讨论,并提出相应的改进措施;最后,结合调度运行经验,从市场设计和运行机制2个层面,对省级电力现货市场建设提出技术建议,以期推动省级电力现货市场的平稳有序发展。     

关于浙江电力现货市场若干关键问题的思考

作为有代表性的省级市场,浙江电力现货市场在建设和运行中遇到了若干挑战。首先,对浙江电力现货市场的特点进行分析;其次,对影响节点边际电价计算准确性的因素进行研究和讨论,并提出相应的改进措施;最后,结合调度运行经验,从市场设计和运行机制2个层面,对省级电力现货市场建设提出技术建议,以期推动省级电力现货市场的平稳有序发展。