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风电能源上网分时段销售电价划分研究

发布时间:2018-04-12 17:55

  本文选题:调峰模式 + 模糊聚类 ; 参考:《计算机仿真》2017年08期


【摘要】:由于风电具有间歇性和随机性的特点,大规模新能源发电并网在增加电力供应、有效缓解阶段性的电力供需矛盾的同时,电网安全稳定运行面临着一系列问题,电网调峰能力不足,新能源发电并网和消纳问题日益凸显。风电等新能源充裕地区电力负荷总体水平较低,峰谷差大,调峰电源不足。针对上述问题,提出风电能源上网分时段销售电价划分研究,风电能源发电并网的关键是在探索科学的调峰模式的同时,制定有效的输电规划,加强电网稳定。依据甘肃省电能的使用现状,随着风电大规模接入甘肃电网,提出适宜的分时电价划分方法。基于对典型日的综合负荷曲线的分析,采用模糊聚类的方法,运用模糊的隶属度函数,将数据按照隶属度标准,划分为不同的时段。最后统一考虑了风电上网与销售侧的时段划分,从甘肃省现有的时段划分基础上,重新进行了峰谷时段划分。
[Abstract]:Because wind power has the characteristics of intermittence and randomness, large-scale new energy generation is faced with a series of problems while increasing the power supply and effectively alleviating the contradiction between the power supply and demand at the same time, the safe and stable operation of the power grid is faced with a series of problems.Power grid peak-shaving capacity is insufficient, new energy generation and absorption issues are increasingly prominent.The overall level of power load in areas with abundant new energy, such as wind power, is low, the peak and valley difference is large, and the peak shaving power supply is insufficient.In view of the above problems, the paper puts forward the research on the distribution price division of wind energy in different periods. The key to wind power generation is to make effective transmission planning while exploring the scientific peak-shaving mode, and to strengthen the stability of the power grid.According to the current situation of electric energy use in Gansu Province, with the large-scale wind power connected to Gansu power grid, a suitable time-sharing pricing method is put forward.Based on the analysis of the comprehensive load curve of typical days, the fuzzy clustering method and the fuzzy membership function are used to divide the data into different periods according to the membership standard.Finally, considering the time division of wind power network and sales side, the peak and valley periods are reclassified on the basis of the existing periods in Gansu Province.
【作者单位】: 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【基金】:教育部人文社会科学研究项目(12YJCZH282) 国家自然科学基金资助项目(71263045)
【分类号】:F426.61

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本文编号:1740805

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