發(fā)布時(shí)間：2018-09-10 13:06

【摘要】：功率點(diǎn)值預(yù)測(cè)信息未充分考慮可再生能源的不確定性及波動(dòng)性,在日前發(fā)電計(jì)劃和備用決策安排中存在保守或冒進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)。引入非參數(shù)化方法,根據(jù)歷史風(fēng)資源狀況得到風(fēng)電出力的非參數(shù)條件概率預(yù)測(cè)結(jié)果,建立風(fēng)電日前消納調(diào)度模型。該模型在不同資源主導(dǎo)因素所劃分的條件空間子集中得到預(yù)測(cè)功率條件概率分布,能夠反映棄風(fēng)和失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn),可以根據(jù)調(diào)度需求選取不同的預(yù)測(cè)功率置信區(qū)間,計(jì)及風(fēng)電不確定性完整的條件概率信息。仿真算例驗(yàn)證了選取合適置信水平的風(fēng)電非參數(shù)化條件概率預(yù)測(cè)方法在日前優(yōu)化運(yùn)行中有效提高風(fēng)電消納水平,并降低系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。
[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.
【作者單位】： 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(清華大學(xué)電機(jī)系);新能源與儲(chǔ)能運(yùn)行控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)電力科學(xué)研究院);
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃支持項(xiàng)目(2016YFB0900105) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(XTB17201500037)~~
【分類號(hào)】：TM614;TM73

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2234529