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随着风电大规模的接入电网,风电对电网的影响越来越大。由于风电出力具有随机性、间歇性和不可控性,导
致风电对电网调度运行带来巨大的挑战。为了充分利用风电,必须将风电由未知变为基本已知,提高对风电出力的
预测精度。提出一种基于帝国主义竞争算法的神经网络( ICA - NN) 方法来提高短期风功率预测的精度。在该方法
中,首先,建立一个基于多层感知器( MLP) 人工神经网络的风速预测模型,然后,用帝国主义竞争算法优化神经网络
中的权值。将该预测方法应用于新疆某风电场,验证了该方法应用于短期风功率预测的有效性,证明了该方法可以
提高短期风功率预测的精度。 相似文献
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随着区间电网的互联,各地区的自然资源得到充分的利用。但是有些区间联络线由于输电走廊限制等原因相对较弱,一旦发生解列事故,容易形成送端(受端)孤立电网,将导致局部系统功率严重失衡,系统的频率稳定问题就会凸显出来。同时随着国家经济的发展,各地区的负荷类型比重不相同,负荷模型对系统频率稳定性有很大的影响。以新疆和田地区电网为研究对象,分析负荷频率特性对孤网频率稳定性的影响,通过改变孤网中负荷模型,以及各种负荷在孤网中的比例,得出不同的负荷模型对孤网频率稳定性影响程度不同的结论,并运用PSASP仿真验证了相关结论。对实际电网稳定计算时负荷模型的选取具有重要的参考价值。 相似文献
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