非参数条件概率预测提高风电消纳的优化方法
[Abstract]:The prediction information of power point values does not fully consider the uncertainty and volatility of renewable energy, and there is a risk of conservatism or rash advance in the pre-day generation planning and standby decision-making arrangements. According to the historical wind resource condition, the nonparametric conditional probability prediction results of wind power output are obtained by introducing the nonparametric method, and the wind power rejection dispatching model before the day is established. In this model, the probabilistic distribution of predictive power conditions is obtained in the subset of conditional space divided by different resource dominant factors, which can reflect the risk of abandonment and loss of load, and can select different predictive power confidence intervals according to scheduling demand. Take into account the complete conditional probability information of wind power uncertainty. The simulation results show that the non-parametric conditional probabilistic prediction method of wind power with appropriate confidence level can effectively improve the wind power absorption level and reduce the operational risk of the wind power system in the pre-day optimal operation.
【作者单位】: 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系);新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院);
【基金】:国家重点研发计划支持项目(2016YFB0900105) 国家电网公司科技项目(XTB17201500037)~~
【分类号】:TM614;TM73
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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,本文编号:2234529
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