计及风电隐藏性预测误差的电力系统优化调度

发布时间：2021-11-11 11:57

　　随着电力系统中风电功率的渗透率不断提高,传统电力系统逐渐向高比例风电电力系统演变。但风电资源的随机性和波动性给电力系统的调度和运行带来了巨大的挑战。因此,准确地把握风电功率实时波动特性提高预测精度,并考虑风电功率预测误差对电力系统调度的影响,制定适应其波动特性的电力调度计划,对提升高比例风电电力系统的安全稳定性具有重要意义。为了更准确地评估风电功率瞬时预测误差,本文提出风电功率隐藏性预测误差及其评估指标,弥补现有风电功率预测误差指标体系无法准确评估预测误差实时特性的缺点,完善该指标体系。通过实际风电场功率数据算例分析表明所提隐藏性预测误差及其评估指标可以更加全面、准确地评估预测误差特性,尤其是当风电功率具有预测时间步长内分钟级剧烈波动时,效果更加明显。为了减小风电功率隐藏性预测误差,克服固定时间分辨率的风电功率预测模型无法准确预测剧烈波动的风电功率的难题,建立自适应时间分辨率的超短期风电功率预测模型来提高预测精度。该模型通过评估预测目标时间区间内隐藏性预测误差的波动幅度特性,确定时间分辨率的调节时间;通过挖掘历史风电功率数据波动率的规律并建立组距分组优化模型,制定时间分辨率的调节规则。... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景和研究意义
    1.2 研究现状分析
        1.2.1 风电功率预测技术的基本分类
        1.2.2 风电功率预测误差的研究现状
        1.2.3 风电功率自适应预测的研究现状
        1.2.4 计及风电的电力系统调度的研究现状
    1.3 本文的主要工作
第2章 风电功率预测误差分析研究
    2.1 引言
    2.2 平均风电功率预测误差指标体系
        2.2.1 平均预测误差的定义
        2.2.2 平均预测误差的评估指标
        2.2.3 平均预测误差的考核标准
    2.3 平均预测误差指标体系的评估性能分析
        2.3.1 风电功率的波动特性分类
        2.3.2 平均预测误差对各类波动的评估有效性分析
    2.4 风电功率隐藏性预测误差
        2.4.1 隐藏性预测误差的提出
        2.4.2 隐藏性预测误差评估指标
    2.5 算例分析
        2.5.1 算例数据
        2.5.2 隐藏性预测误差与平均预测误差的评估性能比较
    2.6 本章小结
第3章 自适应时间分辨率的超短期风电功率预测
    3.1 引言
    3.2 时间分辨率自适应调节方法
        3.2.1 时间分辨率的调节时刻的确定
        3.2.2 时间分辨率的调节规则
    3.3 自适应时间分辨率的超短期风电功率滚动预测流程
    3.4 算例分析
        3.4.1 数据集及参数设置
        3.4.2 时间分辨率自适应调节系数
        3.4.3 所提预测模型与固定时间分辨率的预测模型结果的比较
        3.4.4 所提预测模型与其他预测模型结果的比较
    3.5 本章小结
第4章 计及风电隐藏性预测误差的鲁棒优化调度模型
    4.1 引言
    4.2 计及风电功率预测误差的鲁棒优化调度模型
        4.2.1 鲁棒优化调度模型的一般形式
        4.2.2 两层鲁棒优化调度模型的建立
    4.3 风电功率场景束的构建
        4.3.1 风电功率的基准场景
        4.3.2 风电功率的偏差场景集
    4.4 两层鲁棒优化调度模型的求解
        4.4.1 模型的分解
        4.4.2 模型的迭代求解
    4.5 算例分析
        4.5.1 数据集及参数设置
        4.5.2 不同风电功率场景束下的电力系统调度
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑风电波动不确定性的两阶段鲁棒优化分频调度方法[J]. 包广清,周家武,马明,汪宁渤.  电网技术. 2020(12)
[2]基于风电出力模糊集的电-气耦合系统分布鲁棒优化调度[J]. 张亚超,黄张浩,郑峰,乐健,舒胜文,夏沛.  电力系统自动化. 2020(04)
[3]计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度[J]. 王淑云,娄素华,吴耀武,曹侃,周鲲鹏.  电力系统自动化. 2020(01)
[4]考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型[J]. 夏鹏,刘文颖,张尧翔,王维洲,张柏林.  电工技术学报. 2020(01)
[5]基于二次模式分解和级联式深度学习的超短期风电功率预测[J]. 殷豪,欧祖宏,陈德,孟安波.  电网技术. 2020(02)
[6]考虑风荷预测误差不确定性的动态经济调度[J]. 易明月,童晓阳.  电网技术. 2019(11)
[7]考虑风电消纳的热电联供型微网日前鲁棒经济调度[J]. 朱嘉远,刘洋,许立雄,蒋卓臻,马晨霄.  电力系统自动化. 2019(04)
[8]坏场景集下含风电多源系统的改进鲁棒调度模型[J]. 伍栋文,于艾清.  太阳能学报. 2018(10)
[9]考虑碳排放交易的日前调度双阶段鲁棒优化模型[J]. 张刚,张峰,张利,梁军,韩学山,杨延勇.  中国电机工程学报. 2018(18)
[10]电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述[J]. 周安平,杨明,赵斌,韩学山,刘增训.  电力系统自动化. 2018(12)



本文编号：3488815