基于残差-密集连接-双向长短期记忆融合网络的光伏出力短期预测

光伏出力受随机气象因素的影响而具有极大的不确定性,预测不准将影响配电网系统运行的安全性和稳定性。提出基于残差-密集连接-双向长短期记忆融合网络的光伏出力短期预测模型,按天气类型分类进行模型训练。算例结果表明,所提模型在时间序列预测能力及峰值准确性方面都具有良好的性能。     

考虑源荷储匹配的配电网集群划分与优化运行

随着分布式能源大规模分散接入配电网,集中式配电网运行控制模式难以满足广泛感知、弹性可控、协调运行的需求。基于“群内自治、群间协调”的集群控制方式可以降低配电网运行控制的难度,集群划分是实现配电网分散式优化运行的关键。为此,提出一种考虑源荷储匹配的配电网集群划分方法,考虑集群内节点间功率互补特性,结合基于电气距离的模块度指标,建立兼顾集群结构性和源荷储资源匹配性的综合性能指标,实现集群的划分。针对风光出力的不确定性,将可再生能源出力偏离预测值视为一种扰动状态,构建两阶段配电网概率优化调度模型,采用同步交替方向乘子法(synchronous alternating direction method of multipliers, SADMM)进行集群优化调度。最后,以改进的IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了所提配电网集群划分方法和分散式优化运行策略的有效性与可行性。