基于D5000平台的风电功率预测系统开发与应用

介绍了基于智能电网调度技术支持系统基础平台（D5000）的吉林电网风电功率预测系统移植项目的研究和设计,阐述了功能模块移植、预测算法改进和相关的技术标准完善.项目实施进一步深化了风功率预测功能的应用,为国网公司智能电网调度支持系统的建设提供实践依据.     

基于SSA-ELM的短期风电功率预测

准确的风电功率预测可以有效地保证电力系统的安全运行,进而影响电网的电力调度,所以高精度的预测方法变得至关重要。针对极限学习机（ELM）随机产生输入权值和阈值导致回归模型不稳定性与预测结果不准确性,以及风电波动性和间歇性等问题,提出一种基于麻雀算法（SSA）优化极限学习机的组合预测模型（SSA-ELM）。利用收敛速度快、精度高、稳定性好的SSA对ELM的权值和阈值进行寻优,实现了对风电功率的精确预测。仿真结果表明,所提出的SSA-ELM模型的预测精度较高、泛化能力强,能够为风电的功率预测及并网安全的稳定运行提供决策支持。     

风电功率预测研究方法综述

风电场穿透功率不断加大,对电力系统安全、稳定、经济、可靠运行造成威胁,因此进行风电功率预测,不断提高预测精度意义日益突出。针对已有的风电功率预测方法,按照预测时间尺度、预测模型对象和预测模型原理不同,对风电功率预测方法进行系统分类,详细综述了组合预测方法和区域预测方法。并列表给出各预测方法的优缺点及适用场合。针对目前风电功率预测存在的一些问题,提出相应改进措施。     

基于PSO-GA-SVM 的风电功率短期预测

风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-GA-SVM三种模型的预测结果,并与实验数据相比较,仿真表明PSO-GASVM模型预测精度更高,PAO-GA混合算法优化效果更好。     

基于调度一体化的风电功率预测系统在电网中的应用

介绍了基于调度一体化的风电功率预测系统,详细地从软件结构说明了系统功能,从数据流转角度分析了该预测系统与调度自动化平台的高度集成.该系统实现了风功率预测系统与调度自动化平台的无缝衔接,符合电力自动化的安全防护要求,满足生产运行需要.     

风电功率预测准确性分析

风电并网容量迅猛增加,风电与系统之间的联系越来越密切,必须考虑风能的波动性和间歇性引起风电出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来的不利影响。因此,进行风电功率预测具有重要的现实意义。首先对风速和风电出力预测的分类和方法进行了探讨,然后简要综述了国内外风功率预测技术的研究现状,最后针对我国现阶段风电功率预测产生误差的原因进行了阐述并提出了建议。     

基于动态谐波回归的超短期风电功率预测

准确的风电功率预测对电力系统的安全稳定运行十分重要。从风功率统计特征出发,提出进行风电功率超短期预测的动态谐波回归方法。首先利用风电功率与不同高度风速的三次函数关系构建回归模型;然后采用自回归移动平均 模 型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）对回归的残差建模来充分利用风电功率时间序列的历史信息;最后针对风电功率的日季节性特点,引入傅里叶级数形成最终预测模型。经风电场实际数据计算验证表明,该方法有效弥补了ARIMA方法和回归方法的不足,减小了风电预测均方根误差（root mean squared error,RMSE）,提高了风电预测精度。通过和持续法、ARIMA 2种现有预测方法比较,验证了所提模型具有更高的预测精度,说明该方法具有一定的实际应用价值。     

风电功率概率预测方法及展望

风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模方法提出了两种不同的分类方式:按照是否进行条件化假设或参数化假设进行分类,并介绍了概率预测中涉及的新型算法和概率预测的评价指标。最后,结合概率预测发展现状,针对误差分析不精细、概率预测与电力系统结合不充分等不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。     

基于人工神经网络的短期风电功率预测

风力发电近年来已进入规模化发展阶段。由于风能的随机性和间歇性特征,风电场输出功率往往具有波动性,因此其功率预测对接入风电的电力系统的安全稳定运行及保证电能质量有着重要意义。基于人工神经网络模型,对风电场输出功率进行24小时短期预测,并分析该预测模型的可靠性和精确性,提出改进方法和进一步研究方向。     

中国电科院开发的江苏电网风电功率预测系统通过验收

2010年1月23日,中国电科院开发的江苏电网风电功率预测系统通过了国家电网公司组织的项目验收。江苏电网风电功率预测系统涵盖了江苏省目前投运的全部6个风电场,预测总容量接近100万kW。系统采用统计方法-物理方法混合预测模型,成功地解决了风场投运时间短,运行历史数据少无法直接采用统计方法建模     

宁夏电网风光一体功率预测系统

风光一体功率预测系统首次在我国宁夏电力系统应用,具有很高的研究价值,可为我国新能源的开发利用提供重要参考依据。本文通过介绍宁夏风光一体功率预测系统的建设,对系统功能与结构进行技术分析,展示了该系统的实用化应用情况。     

新疆电网风电调度计划研究及应用

新疆风能资源丰富,近年来风电发展迅速,风电不易调度的特点已对电网安全造成显著影响。为此,研究基于风电预测及风电接纳能力评估的风电调度计划制定模式,其中所建立的基于软件平台的风电调度计划系统计及地区风资源及电网特点,结合风电预测和火电机组开机计划,综合平衡电网的安全约束和常规机组调峰约束,并辅以功率控制手段,实现了风电调度计划制定的精确性和超前性。实际应用结果表明,该模式能够对日前发电计划安排和日内实时调度发挥前瞻性的指导作用。     

宁夏电网智能操作票系统的开发应用

为了适应智能电网的要求,按照IEC61970CIM标准,利用SVG图形标准建立电网模型,应用专家系统理论构建智能开票模型,使用面向对象的跨平台编程技术完成了宁夏电网调度智能操作票系统的开发。结果表明：宁夏电网智能操作票系统减轻了调度员的负担,规范了调度工作流程,避免了由于错误操作票导致的误操作事故,达到了操作票智能化和可靠性的要求。     

浅谈大规模风电接入对电力系统的影响

结合国内多省区风电大规模接入后出现的电网电压水平下降、电力系统稳定性下降等一系列问题,从其对电网调频调峰的影响、对稳态电压分布的影响以及对保护装置的影响等方面,分析问题产生的原因,分析结果表明：大量风电功率的远距离输速,会造成输电线路压降过大,风电场的无功需求和电网线路的无功损耗过大,因此,风电功率预测是十分重要的。     

基于风电功率预测的电网调度优化控制研究

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。     

AGC在宁夏电力系统调度运行中的应用

介绍了宁夏电力系统AGC(自动发电控制)在调度运行中的实施和应用情况,着重分析了AGC在广义联络线负荷调整过程中的应用和存在的问题,并对如何解决现存问题及AGC将来的发展提出了看法。     

消纳风电预测偏差功率的电采暖负荷群运行调度策略

构建以新能源为主体的新型电力系统将面临尖锐的调节资源供需矛盾,电采暖负荷具有可时移特性,是优质的存量可调节资源。拟挖掘电采暖负荷调节功率作为电网辅助备用,针对风电功率预测偏差消纳问题,设计了负荷聚合商响应风电预测偏差功率的调度架构,构建了电采暖负荷群响应风电预测偏差功率的轮流调控响应策略以最大化消纳偏差功率,设计了电采暖负荷群-风电场算例系统,基于此对所提出的电采暖负荷群响应风电预测偏差调控方法的有效性进行了仿真验证,并分析了负荷群参与响应后的经济性。     

电力系统负荷预测方式综述

摘电力系统负荷预测方式可分为超短期负荷预测、短期和中长期负荷预测。给出了预测原始数据采集处理、模型简介,以及预测结果的处理。     

基于Copula-SVM的短期风电功率场景预测方法

风电场输出功率具有随机性、间歇性以及可控性弱等特点,提高风电功率预测精度对含有大规模并网风电的电力系统安全经济运行具有重要意义。基于支持向量机(SVM)建立短期风电功率的均值预测模型,利用Copula函数对多时段风电功率的预测误差进行相依性建模,结合风电功率的预测均值和预测误差相依性结构,形成短期风电功率场景集合,可以直接用于机组组合等决策过程中。基于某实际风电场进行仿真分析,结果表明,考虑预测误差相依结构的场景集合能够包含风电功率实际值曲线,显示了方法的有效性。     

宁夏电网调度生产管理系统设计与实现

结合宁夏电网实际,基于PI2000信息系统平台,论述了宁夏电网调度生产管理系统（DMIS）的设计和实施。