基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究

大规模风电并入电网将对电网的规划建设、分析控制以及电能质量等方面产生显著的影响,高精度的超短期风电功率预测可以对含大规模风电电力系统的安全调度和稳定运行提供可靠的依据。文章对风电功率的超短期预测方法进行了研究,以混沌理论为基础,对相空间重构参数进行了计算,提出了基于改进KNN(KNearest Neighbor)算法的风电功率实时预测方法,并且应用多个评价指标来对预测结果进行评价,以吉林西部某风电场实测数据为例,验证了模型的有效性。     

考虑风电置信区间的水风火短期优化调度方法

风电出力的不确定性影响电网的稳定运行,大规模风电并网后“弃风”问题突出。为了充分考虑风电出力的不确定性,本文提出基于风电置信区间的风-水-火短期联合调度运行方法。利用梯级水电站启停灵活、爬坡速度快等优点平抑风电出力波动,构建了发电成本最小与清洁能源消纳最大的多目标优化调度模型。基于分层求解思想,将模型分为风电运行层、水电调度层与火电调度层,并提出了集成非参数法、启发式算法与改进的粒子群算法的总体求解框架,实现了模型的快速求解。某区域电网短期调度模拟运行结果表明,所提方法求解速度快,仅需83.5 s,在满足电力系统安全稳定运行约束与清洁能源消纳最大的前提下,水电、风电多发45.56万kWh,煤耗成本减少23.33万元。     

考虑电网安全的风电火电协调优化调度模型及其求解

在安全约束经济调度(SCED)模型的基础上,引入风功率弃风分段惩罚因子,建立了考虑电网安全的风电火电协调优化调度模型。模型优先消纳风电,但允许在某些情况下弃风,以保证电网安全和调峰要求。利用某省级电力系统算例对该模型进行测试。算例分析表明,模型能协调优化常规发电机组与风电机组的出力,优先消纳风电。当电网不能全额消纳风电时,可按照事先制定的弃风原则对各风电场进行有序弃风,以满足电网安全约束,保证安全断面不越限。     

一种计及电网安全约束的风电优化调度方法

提出了一种在现有电网条件和电源结构下提高接纳风电能力的优化调度方法.该方法根据风电功率预测数据、电网负荷预测数据和省间联络线计划,协调优化安排常规机组,预留风电出力空间,然后计及电网安全稳定等约束条件,计算并网风电场有功出力的安全区域,根据不同风电场有功出力对区域电网安全影响的敏感性高低,安排风电场发电计划,尽可能多地接纳风电.现场运行数据验证了所提出的风电优化调度方法的有效性.     

超短期风电功率预测及其在安全稳定预警系统中的应用

随着风电穿透功率的不断提高,研究适用于在线安全稳定预警系统的超短期风电功率预测方法,并将其应用于超短期安全稳定校核功能,对于提高电网安全稳定性、提升电网接纳风电能力具有重要意义。基于ARIMA时间序列模型建立了超短期风电功率预测模型。结合在线系统对超短期风电功率预测算法的要求,讨论了白噪声扰动序列在线计算方法,以及模型对不同工况的适应性。探讨了所提方法在在线安全稳定预警系统中的应用功能。以宁夏电网风电场运行数据为研究对象,分三种工况对比了该方法与持续法预测效果,证明了该方法的有效性。     

含储能的新能源电力系统双层优化调度策略研究

随着风电技术的发展,越来越多的风电注入到电力系统中来,与之伴随的是其波动性与不确定性,这对于电力系统的调度带来了困难。储能技术的成熟及应用能够提高新能源利用效率、增强风电场有功可调度性。通过建立风/储联合出力模型,使用模型预测控制对风/储出力进行滚动优化,使得风电场具有可调度性,利用优化后的风/储出力对火电调度进行优化,采用狮群算法进行求解,形成含储能的新能源电力系统双层优化调度模型,为保证含高渗透率风电的电网安全稳定运行提供了新的平台。用IEEE-30的算例进行仿真,结果表明：与传统风-储-火联合调度相比,该模型具有风/储出力偏差小,运行成本低的特点。     

风电功率预测技术综述

对于有大规模风电接入的电网来说,短期风电功率预测对于电力系统的调度和安全稳定运行有重要的影响。文章较全面地综述了国内外对短期风电功率预测技术的研究现状,介绍了与风电功率预测相关的物理方法和统计方法,分析了预测误差产生的原因及其评价方法,对我国的风电功率预测研究与开发工作提出了建议。     

图书

风电出力时变特性使其在大规模接入电网时遇到很多技术问题,备受业界关注。本书针对风电并网涉及的风力发电机组建模、风电并网电力系统的安全稳定和电能质量分析、风电极限穿透功率、风电优化调度、风电功率预报、风电并网电力系统继电保护和电源规划等方面。     

考虑风电功率爬坡的功率预测-校正模型

随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转门算法对当前爬坡事件进行识别,提取爬坡事件特征值,建立模糊C均值聚类模型以得到同类数据,在此基础上,采用极限学习机算法对上述数据进行训练、预测,通过元组向量时间扭曲法在历史风电功率预测爬坡事件库中寻找与当前风电功率预测结果相似的爬坡事件,得到功率预测历史相似爬坡事件。最后,利用功率预测历史匹配值与实际值之间的特征值误差,对风电功率预测结果进行修正。算例表明,所提方法可准确识别风电功率爬坡事件、有效提高风电功率超短期预测精度。     

风电功率预测偏差管理与申报出力决策

风电功率的预测偏差会产生大量的自动发电控制（automatic generation control,AGC）调节费用。如何采用政策激励来提高风电预测准确性对电网安全与经济运行具有重大意义。研究了上网风电预测准确性考核管理与风电场最佳功率申报问题。借鉴当前电网调度公司对常规电源发电功率考核的方法,提出了考核风电功率预测...     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

Development and Operational Status of Wind Power Forecasting System

Itochu Techno‐Solutions Corporation (CTC) and Tohoku Electric Power Co., Inc. have developed a system which predicts the wind power output in the control area of an electric power system in order to contribute to demand and supply control of the power system. Official operation of the system has been started after experimental operation during 3 years. Currently, the forecast information is used as reference information for electric power system operation in Tohoku Electric Power Co., Inc. In this paper, we describe the outline, operational status, and forecast accuracy of the system. We verified stable operation of the system and forecast accuracy of about 8% (intraday forecast) and 10% (day‐ahead forecast) by RMSE during experimental and official operation.     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度.文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状...     

宁夏电网风电功率预测系统开发

大规模瓯电的接入对宁夏电网的安全、稳定和经济运行影响较大,急需建设宁夏电网风电功率预测系统。本文在总结国内外风功率预测研究成果的基础上,阐述宁夏电网风电功率预测系统框架、建设原则、软硬件方案。以确保宁夏大规模风电接入后电网的安全、稳定、经济运行。     

基于SARIMA模型的风电场月发电量预测研究

风力发电由于其清洁性、波动性、随机性及不稳定性,向电网输送绿色电能的同时也对电网的可靠运行造成了一定的冲击,因此风电发电量预测的准确性对电网科学合理调度、安全稳定运行具有至关重要的作用。以大数据分析、多学科交叉融合为背景,以负荷预测为基础理论,利用计量经济学分析方法对风电场月发电量数据进行分析、建模和预测。对辽宁地区某49.5 MW风电场月发电量数据进行收集整理,利用计量经济学分析软件EVIEWS对采样数据进行分析,并采用SARIMA模型对风电场月发电量数据进行拟合和预测,达到了较好的预测效果。     

甘肃酒泉风电基地风电预测预报系统

为了解决甘肃酒泉千万千瓦风电基地大规模风电并网难题,缓解电网运行、调度和电力市场管理的压力,文中从风电场的实际情况出发,提出了风电预测预报系统的总体方案,对建设风电预测预报系统方案中的数据采集、风能预测预报和风电预测预报模式进行了研究,提出了将多种预测方法结合的解决途径.     

大规模风电并网引起的电力系统运行与稳定问题及对策

近年来我国风电快速发展,同时也带来了大规模风电并网的问题。文章主要介绍了大规模风电并网引起的电力系统运行与稳定问题及其相关技术解决措施,主要包括大规模风电并网对电压的影响及风电场的电压控制问题;大规模风电并网对稳定性的影响及风电机组低电压穿越能力的问题;大规模风电并网对调度运行的影响和风电功率预测的必要性3方面的内容,并针对每一个问题提出了相关的应对策略。     

内蒙古电网风电场调度管理技术支持系统设计与应用

阐述了省级调度中心大规模风电场调度管理技术支持系统建设的总体方案,介绍了系统的关键技术和功能.提出了省级调度中心对风电场进行在线功率和电压控制的功能实现框架,探讨了基于风电功率预测的风电场自动发电控制(AGC)方案和自动电压控制(AVC)方案.系统部分功能已在内蒙古西部电网调度中心投入运行.     

风力发电对电网的影响及对策

风电场并网运行会对电力系统的安全性、稳定性、电能质量、系统可靠性、电源和电网规划等方面带来一定的影响,针对这些问题,笔者介绍了风力发电的特点以及我国风力发电的现状和发展方向,分析了风电场并网运行的特性及其对电力系统的安全、调度、电能质量和稳定性的影响,最后提出了改善风电场运行性能的对策。     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。