基于模糊随机理论的短期太阳辐射强度预测

基于模糊随机理论,提出太阳辐射值预测模型,得到预测云层覆盖率下太阳辐射值的预测区间及期望值等。分析云层覆盖率的随机性和云遮系数的模糊性;运用模糊随机理论处理云遮系数;以无云天气计算太阳辐射值的REST模型为基础,用云遮系数对其辐射值进行修正,从而得到有云天气的辐射值。利用美国BMS光伏电站的数据对模型进行验证,结果表明该模型具有较好的预测精度。     

基于相关机会目标规划的风光储联合发电系统储能调度策略

为改善风电、光伏发电出力的不确定性,使风光储联合发电系统具有可调度性,将风电和光伏发电的出力表示为确定性的出力和具有模糊性的误差之和。利用相关机会目标规划方法,以风光储调度出力曲线与计划出力曲线匹配程度最大,储能电池充放电功率最平缓和储能电池可持续工作性最佳为目标,建立了风光储联合发电系统储能调度模型。利用将模糊模拟、神经网络与改进粒子群算法嵌套结合形成新型混合智能算法对模型进行了求解,给出了联合发电系统日前储能调度计划。算例分析表明,新算法能够较好地求解高维数不确定规划问题,其收敛速度快,全局和局部搜索能力强。     

基于实测数据的风电功率曲线建模及不确定估计

比较了最大值法、最大概率法和比恩法这3种风电功率曲线建模方法,指出利用比恩法绘制的基于实测现场数据的风电功率曲线,与风力发电机组的实际运行更吻合。对风电功率曲线的不确定因素进行分析,由于全局风功率分布并不满足某一特定分布,通过分区拟合对风速进行分级;再采用一种非参数区间估计方法,建立各风速等级的功率概率密度函数;在点估计的基础上求取风电功率曲线的不确定估计区间,使风电功率曲线具有较高的可靠性。算例验证了所提出方法的有效性及实用性。