考虑历史相似性加权的超短期风电功率组合预测

提出一种基于历史相似性加权的超短期风电功率组合预测方法。首先,采用数值天气预报数据、风电历史数据分别作为极限学习机、长短期记忆网络的输入特征并产生预测数据;然后,通过加权灰色关联算法提取与待预测点特征近似的历史数据,评估并校正两类预测模型的预测结果。采用美国科罗拉多州某风电场实际运行数据进行训练与验证,并使用不同加权方法进行对比。结果表明,基于历史相似性优化方法可改善预测效果,缩小预测误差分布范围,验证了该文方法的有效性。     

考虑风–光–光热联合直流外送的源–网–荷多时段优化调度方法

为解决西北地区大规模风光并网下电力系统的新能源弃电问题,提出一种考虑风–光–光热联合直流外送的源网荷多时段协调优化方法。首先,对源网荷三侧具备的调峰能力及其互补特性进行分析,充分利用源侧光热电站、网侧特高压直流联络线以及柔性负荷的灵活调节能力,提高风光资源利用率。其次,针对新能源、负荷预测精度日前–日内逐步提高的特点,结合源网荷三侧各类调峰资源具有不同响应速度的特性,并以系统综合运行成本最低为目标,构建源网荷日前–日内两阶段多时段优化调度方法;最后,以西北某省电网2025规划构造的算例仿真验证了该调度方法能够有效促进高比例新能源电网的风光消纳,降低系统运行成本。