高可再生能源渗透率下考虑预测误差的微电网经济调度模型
本文关键词:高可再生能源渗透率下考虑预测误差的微电网经济调度模型 出处:《电力系统自动化》2014年07期 论文类型:期刊论文
更多相关文章: 间歇性能源 预测误差 高渗透率 微电网(微网) 经济调度
【摘要】:提出了一种高可再生能源渗透率下考虑预测误差的微电网经济调度模型,由日前计划和实时调度两层组成。日前计划层考虑间歇性能源预测误差的情况下制定微电网的运行计划;实时调度层根据间歇性能源功率预测误差实时修正运行计划并进行电压和潮流优化。在可再生能源高渗透率的情况下,所提出的模型有效地修正了预测误差引起的可再生能源功率波动。仿真结果表明,所提出的模型能够充分利用可再生能源,协调分布式电源和储能系统,实现微电网经济、安全、稳定运行。
[Abstract]:A microgrid economic dispatching model with high renewable energy permeability considering prediction error is proposed. It is composed of two layers: pre-day plan and real-time dispatching. The planning layer makes the operation plan of microgrid considering intermittent energy prediction error. The real-time scheduling layer corrects the operation plan and optimizes the voltage and power flow according to the intermittent energy power prediction error in real time. In the case of high permeability of renewable energy. The proposed model effectively corrects the renewable energy power fluctuation caused by the prediction error. The simulation results show that the proposed model can make full use of renewable energy and coordinate distributed power generation and energy storage system. Realize microgrid economy, safety, stable operation.
【作者单位】: 国网浙江省电力公司电力科学研究院;国网温州供电公司;中国电力科学研究院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51207140)~~
【分类号】:TM73
【正文快照】: 0引言随着中国可再生能源产业的迅猛发展,小型的风力发电/光伏发电工程越来越多地并入电网。然而,小型的风力发电/光伏发电工程可控性差,影响电网的安全、稳定运行。微电网是将本地分布式电源、储能系统和负荷集成在一起的中/低压网络系统[1-2]。相对于传统电网,微电网的优势
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 王成山;郑海峰;谢莹华;陈恺;;计及分布式发电的配电系统随机潮流计算[J];电力系统自动化;2005年24期
2 陈海焱;陈金富;段献忠;;含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法[J];电力系统自动化;2006年02期
3 徐立中;杨光亚;许昭;董朝阳;J.ΦSTERGAARD;曹一家;;考虑风电随机性的微电网热电联合调度(英文)[J];电力系统自动化;2011年09期
4 姚瑶;于继来;;计及风电备用风险的电力系统多目标混合优化调度[J];电力系统自动化;2011年22期
5 王洪涛;何成明;房光华;傅磊;;计及风电预测误差带的调度计划渐进优化模型[J];电力系统自动化;2011年22期
6 吴栋梁;王扬;郭创新;刘毅;高振兴;;电力市场环境下考虑风电预测误差的经济调度模型[J];电力系统自动化;2012年06期
7 言大伟;韦钢;胡吟;张鑫;;可靠性与经济性相协调的微电网能量优化[J];电力系统自动化;2012年08期
8 顾伟;吴志;王锐;;考虑污染气体排放的热电联供型微电网多目标运行优化[J];电力系统自动化;2012年14期
9 丁明;罗魁;毕锐;;孤岛模式下基于多代理系统的微电网能量协调控制策略[J];电力系统自动化;2013年05期
10 范高锋;王伟胜;刘纯;戴慧珠;;基于人工神经网络的风电功率预测[J];中国电机工程学报;2008年34期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 贾德香;韩净;;基于改进粒子群算法的配电网电压无功优化控制[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2009年01期
2 余志国;陈为化;王超;朱韬析;;基于电压风险的电力系统预防控制[J];安徽电力;2009年01期
3 陈星莺;张晓花;瞿峰;刘皓明;赵波;;数据挖掘在电力系统中的应用综述[J];电力科学与技术学报;2007年03期
4 李欣然;邓威;黄际元;韦肖燕;;考虑不确定性分布式电源影响的配电网无功补偿配置方法[J];电力科学与技术学报;2012年01期
5 严干贵;李鸿博;穆钢;崔杨;刘玉;;基于等效风速的风电场等值建模[J];东北电力大学学报;2011年03期
6 钟嘉庆;卢志刚;;含风电场的电力系统环保经济调度研究[J];燕山大学学报;2011年03期
7 江岳文;陈冲;温步瀛;;基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度[J];电工电能新技术;2007年03期
8 江岳文;陈冲;温步瀛;;含风电场的电力系统机组组合问题随机模拟粒子群算法[J];电工技术学报;2009年06期
9 洪芦诚;石立宝;姚良忠;Masoud Bazargan;倪以信;;计及风电场发电功率不确定性的电力系统模糊潮流[J];电工技术学报;2010年08期
10 段玉兵;龚宇雷;谭兴国;王辉;李庆民;;基于蒙特卡罗模拟的微电网随机潮流计算方法[J];电工技术学报;2011年S1期
相关会议论文 前9条
1 王增新;苏适;田沛;;光伏发电预测技术的应用[A];2011年云南电力技术论坛论文集(入选部分)[C];2011年
2 杨晓亮;徐建源;林莘;;主成分BP神经网络预测模型在风电场输出功率中的应用[A];2010输变电年会论文集[C];2010年
3 杨旭英;段建东;杨文宇;杨俊杰;孙夏青;;含有分布式发电的配电网潮流计算[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年
4 王粤;栗然;崔天宝;;大规模风电并网的经济调度决策算法[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
5 孙惠娟;彭春华;易洪京;;大规模风电接入电网多目标随机优化调度研究[A];第二十届华东六省一市电机工程(电力)学会输配电技术讨论会论文集[C];2012年
6 王守相;徐群;张高磊;于立涛;;风电场风速不确定性建模及区间潮流分析[A];山东电机工程学会第十二届优秀论文汇编[C];2011年
7 杨树德;同向前;;风电功率波动特性描述方法比较研究[A];分布式发电、智能微电网与电能质量——第三届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛论文集[C];2013年
8 张宏图;李晓奇;;基于AIMA的改进神经网络模型在风电功率短期预测中的应用[A];第十一届中国不确定系统年会、第十五届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2013年
9 岳捷;孟凯峰;陈欣;孙翰墨;尹诗;;基于数值天气预报统计降尺度的风电场短期风速预测方法[A];2013电力行业信息化年会论文集[C];2013年
相关博士学位论文 前10条
1 王敏;分布式电源的概率建模及其对电力系统的影响[D];合肥工业大学;2010年
2 刘杨华;SOFC固体氧化物燃料电池分布式发电系统仿真及其潮流计算[D];湖南大学;2010年
3 汪隆君;电网可靠性评估方法及可靠性基础理论研究[D];华南理工大学;2010年
4 刘慧芳;非并网风电直供系统方案设计及控制策略研究[D];中国地质大学(北京);2011年
5 崔明勇;微网多目标优化运行及控制策略研究[D];华北电力大学(北京);2011年
6 张颖媛;微网系统的运行优化与能量管理研究[D];合肥工业大学;2011年
7 李智;风电规律预测及对电网运行影响的研究[D];山东大学;2011年
8 崔杨;大规模风电场群联网的源网协调性研究[D];华北电力大学;2011年
9 刘兴杰;风电输出功率预测方法与系统[D];华北电力大学;2011年
10 谢亮;基于内点理论最优潮流的算法及应用研究[D];上海交通大学;2011年
相关硕士学位论文 前10条
1 许珊珊;分岔理论在风电系统电压稳定分析中的应用[D];长沙理工大学;2010年
2 文强;基于鲁棒优化的POOL模式下的发电商自调度研究[D];长沙理工大学;2010年
3 曲福娣;基于点估计法的电力系统随机潮流计算方法[D];东北电力大学;2011年
4 孟磊;大规模双馈型风电场异常脱网特性分析[D];东北电力大学;2011年
5 刘海龙;新能源技术与微电网能量管理算法研究[D];太原理工大学;2011年
6 董桐宇;直驱式风力发电机的建模与并网仿真分析[D];太原理工大学;2011年
7 杨晓亮;风电场输出功率预测方法的研究[D];沈阳工业大学;2011年
8 杨世成;基于人工神经网络的风电功率预测应用研究[D];华北电力大学(北京);2011年
9 孙翠英;基于可信性理论含规模化风电的机组组合问题研究[D];华北电力大学(北京);2011年
10 孙翰墨;基于ARMA模型的风电机组风速预测研究[D];华北电力大学(北京);2011年
【二级参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 卞海红;万秋兰;徐青山;;可再生能源微网发电系统的可行性研究[J];电力需求侧管理;2008年05期
2 文福拴,A.K.David;电力市场中的投标策略[J];电力系统自动化;2000年14期
3 张国全,王秀丽,王锡凡;电力市场中旋转备用的效益和成本分析[J];电力系统自动化;2000年21期
4 梁才浩,段献忠;分布式发电及其对电力系统的影响[J];电力系统自动化;2001年12期
5 刘红进,袁斌,戴宏伟,祁达才,焦连伟,倪以信,吴复立;多代理系统及其在电力系统中的应用[J];电力系统自动化;2001年19期
6 韩学山,柳焯;考虑机组爬坡速度和网络安全约束的经济调度解耦算法[J];电力系统自动化;2002年13期
7 杨洪明,段献忠;基于模糊理论的双边交易裁减模型[J];电力系统自动化;2002年20期
8 雷亚洲;与风电并网相关的研究课题[J];电力系统自动化;2003年08期
9 赵豫,于尔铿;电力零售市场研究(六)分散式发电对电力系统的影响[J];电力系统自动化;2003年15期
10 汪德星;电力系统运行中AGC调节需求的分析[J];电力系统自动化;2004年08期
相关博士学位论文 前2条
1 刘方;关于电力系统动态最优潮流的几种模型与算法研究[D];重庆大学;2007年
2 安天瑜;电力系统电压失稳风险评估及调控方法研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
相关硕士学位论文 前1条
1 孙静;电力负荷多目标期望值优化分配问题研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 王琪;张明理;;基于概率统计的负荷规律性评价方法的研究[J];东北电力技术;2008年02期
2 魏辉;陆方;罗永浩;;电站煤粉炉NO_x排放特性的最小二乘支持向量机模型[J];锅炉技术;2009年05期
3 许志红,颜毅鹏,张培铭;基于神经网络的电动机绕组温升预测研究[J];电机与控制学报;2005年06期
4 陈新宇;康重庆;陈刚;程芸;杨军峰;;规避坏数据影响的母线负荷预测新策略[J];中国电力;2009年09期
5 吉训生;;基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究[J];电力系统保护与控制;2010年23期
6 董秀成,李芹,许强;BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用[J];仪器仪表学报;2003年S2期
7 施伟;刘建辉;;地区电力长期负荷预测方法研究[J];中国科技信息;2006年23期
8 牛林;杜至刚;赵建国;;基于相关向量机的交流特高压输电线路可听噪声的预测研究[J];电力自动化设备;2009年06期
9 赵志英,万江文;短期负荷预测误差的灰色关联分析[J];南昌工程学院学报;2004年04期
10 黎辉;多元投资环境下电网经济调度研究[J];东北电力技术;1998年04期
相关会议论文 前10条
1 董秀成;李芹;许强;;BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年
2 董秀成;李芹;许强;;基于L-M优化的BP算法在短期负荷预测中的应用研究[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
3 曹龙汉;闾琳;李锐;文武松;;基于支持向量机的蓄电池容量预测系统的研究与实现[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
4 李炎;高山;;风电功率短期预测技术综述[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
5 姜晗;;电力需求侧负荷预测的算法[A];2005中国电机工程学会电力系统自动化专委会全国供用电管理自动化学术交流暨供用电管理自动化学科组第二届年会论文集[C];2005年
6 张友泉;;一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测模型[A];山东电机工程学会第九届优秀学术论文集[C];2002年
7 高荣;刘晓华;;基于小波变换的支持向量机短期负荷预测[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
8 王子洋;吴忠强;邬伟扬;;基于神经网络内模的逆变电源模糊控制研究[A];冶金轧制过程自动化技术交流会论文集[C];2005年
9 陈昊;张钊;陈强;李翔;;基于非高斯分布GARCH模型的负荷预测[A];第十一届全国电工数学学术年会论文集[C];2007年
10 屈利;苑津莎;张卫华;李丽;;基于事例推理的负荷预测[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年
相关重要报纸文章 前1条
1 本报记者 王大鹏 高乾;走近电力“软科学”实验室[N];国家电网报;2010年
相关博士学位论文 前10条
1 刘达;电力市场中电价预测模型方法及应用研究[D];华北电力大学(北京);2008年
2 韩爽;风电场功率短期预测方法研究[D];华北电力大学(北京);2008年
3 李春祥;基于知识发现的电力需求复合预测研究[D];华北电力大学(河北);2009年
4 纪国瑞;风电场风速软测量与预测及短期风速数值模拟方法研究[D];华北电力大学(北京);2009年
5 方仍存;电力系统负荷区间预测[D];华中科技大学;2008年
6 沈又幸;风电社会效益评估及其并网的经济性影响研究[D];华北电力大学(北京);2011年
7 姜文;计及风力发电的电力系统可靠性与动态经济调度研究[D];上海交通大学;2012年
8 周松林;风电功率预测及微电网概率潮流分析[D];合肥工业大学;2013年
9 王扬;风电短期预测及其并网调度方法研究[D];浙江大学;2011年
10 陈玲;风电场风速和风功率预测方法研究[D];武汉大学;2012年
相关硕士学位论文 前10条
1 夏云红;微电网环保经济调度模型及算法研究[D];武汉纺织大学;2013年
2 黄巍;电力系统安全经济调度模型及其优化算法的比对研究[D];华北电力大学(北京);2010年
3 汪家旺;分布式电网经济调度模型的研究与应用[D];中国科学院研究生院(沈阳计算技术研究所);2010年
4 冯涛;风功率波动对电力系统发电费用的影响研究[D];华北电力大学;2012年
5 季美红;基于粒子群算法的微电网多目标经济调度模型研究[D];合肥工业大学;2010年
6 黄燕燕;含风能电网多目标优化调度研究[D];华东交通大学;2012年
7 赵哲;风险约束下环境经济调度模型和算法研究[D];长沙理工大学;2013年
8 吴宝琴;广义预测控制在协调控制系统中的应用[D];华北电力大学(河北);2006年
9 陈涛;微电网经济调度问题研究[D];华南理工大学;2013年
10 龚建原;含风力发电的电力调度优化研究[D];重庆大学;2013年
,本文编号:1390010
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/1390010.html