电网短期负荷预测及水火混合系统非线性经济调度

发布时间：2020-07-09 20:40

【摘要】：电力系统作为重要的经济和能源基础性设施系统,对社会的发展至关重要。保障电力系统安全稳定经济运行,不仅有利于提高能源效率、优化能源结构,而且能加快推进社会现代化进程。电力系统短期负荷预测作为电力企业计划、调度、终端用电等各部门的基础性工作,为安排各机组出力、制定机组启停计划、安全经济调度等提供数据支持和有效参考。然而,大多数预测模型为传统的确定性负荷预测模型,难以描述未来时刻负荷蕴含的不确定性风险,因此,以一定置信度水平下的负荷预测区间描述负荷可能波动的范围,可提供更为全面的负荷预测信息从而提前揭示可能的风险。同时,精准而全面的负荷预测信息有助于提升短期经济调度模型的经济效益,依据全面的预测信息,可量化分析未来时刻不同负荷水平对经济调度模型产生的影响,制定对应的短期调度方案,保障电力系统供电效率、优化相关机组负荷分配、节约燃煤资源及降低发电成本。为此,本文从短期及超短期负荷点预测、一定置信度水平下的负荷区间预测和考虑负荷区间的水火混合系统经济调度三个层次逐步深入,依次展开,主要研究内容和成果包括:(1)针对超短期负荷预测模型,提出基于线形差异度相似日选取算法,降低算法复杂度,提升运算速率。同时,围绕短期负荷预测问题,以SVR算法为基础分别以不同影响因子构建预测模型,将考虑相关因素的模型预测结果与未考虑相关因素的模型预测结果进行对比分析,实例研究表明,极端天气条件下考虑相关因素的预测模型能获得更高的精度。(2)围绕电网调度对更全面负荷预测信息的需求,引入Copula理论,基于历史实际负荷值和历史点预测值间存在的相关性,应用基于经验分布的半参数法估计出接近实际负荷值与点预测值间相依结构的不同类型Copula函数参数取值,评价并选择出最优的Copula函数,进而构建基于Copula函数的负荷区间预测模型,依据实际负荷值与点预测值间的联合概率分布,计算求得一定置信度水平下的负荷预测区间。采用湖北省网负荷数据对模型进行实例分析,验证了该模型的有效性与可行性。同时,借鉴股票市场K线图方式描述负荷预测区间及负荷可能变化的趋势,设计与开发了短期负荷区间预测系统功能模块。(3)为定量分析负荷不确定性对电网调度带来的影响,针对负荷不确定性下的水火混合系统非线性经济调度进行了研究,并采用一定置信度水平下负荷区间的方式描述负荷的不确定性。将水电机组调峰约束纳入约束条件,计及阈点效应的火电机组发电成本纳入目标函数,提出一种求解考虑负荷区间的非线性经济调度模型的方法,分别建立乐观、悲观调度优化模型,并引入非线性规划的对偶理论,求解对应优化模型,推求出考虑负荷区间的经济调度模型区间解,从而得到乐观和悲观两种极端状况下的发电总成本及其调度方案。经实例验证,该方法为电力系统实际调度中求解双层嵌套非线性经济调度模型提供了一种可行思路,能够定量的分析负荷不确定性对调度带来的影响,为调度决策人员提供参考。最后,对本文研究内容进行了总结,并对有待进一步细化研究的科学问题进行了简要阐述。本文的部分研究成果在国家电网华中分部调通中心得到应用。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM715;TM73
【图文】：

预测精度,线形,差异度,外推法

相对误差绝对值区间（%）点数所占比例（%）[0，1] 97 33.68(1，2] 77 26.74(2，3] 31 10.76(3，4] 19 6.60(4，5] 10 3.47(5，+∞) 54 18.75表 2-2 两种方法对比结果情况方法预测精度（%）耗费时长（s）最小线形差异度 98.87 0.42线形外推法 96.39 0.76日集合大小对预测精度的影响

预测结果,预测误差,相对误差,绝对值

图 2-4 4 月 16 日预测结果图图 2-5 8 月 2 日预测结果图表 2-3 4 月 16 日预测误差统计情况相对误差绝对值区间（%）点数所占比例（%）[0，1] 9 37.5(1，2] 9 37.5(2，3] 4 16.7(3，4] 2 8.3(4，5] 0 0(5，+∞) 0 0表 2-4 8 月 2 日预测误差统计情况相对误差绝对值区间（%）点数所占比例（%）[0，1] 5 20.8(1，2] 3 12.5

预测结果,预测误差,相对误差,绝对值

【参考文献】