基于EMPC的分布式光伏集群频率控制策略

为提升光伏发电并网效果，发挥分布式光伏的调频能力，提出一种基于EMPC（扩展模型预测算法）的分布式光伏集群频率控制策略。首先，基于模糊子空间聚类算法，考虑集群电压稳定和辅助调频性能，选取合适的分群指标，将大规模分布式光伏单元划分成基于分群指标的分布式光伏集群；然后，基于分群结果构建分布式光伏集群模型，引入状态扩展变量获得系统频率响应的动态预测模型，设计考虑分布式光伏集群出力预测误差和集群控制增量的EMPC目标函数对模型进行滚动优化和反馈校正；最后，在不同工况下进行仿真分析，结果表明所提控制策略可以提高分布式光伏集群并网的频率支撑能力，降低系统的功率损耗。     

基于动态权重的风电功率组合预测方法研究

基于定权重的风电功率单一预测方法,不能够及时调整邻近时间内的预测精准度,造成与实测值误差较大,为此提出基于动态权重的风电功率组合预测方法。通过清洗风电功率预测中的异常数据,确定受波动性影响的风电功率参数值;基于动态权重算法,实现风电功率组合的预测。通过实验对比结果表明,基于动态权重的风电功率组合预测方法,能够有效降低原始风速对风电功率数据波动的影响,误差率相对较低。