随着风电接入电网的比例不断提高,风电的不确定性对电力系统的运行调度提出了严峻挑战。将满足一定置信水平的风电区间预测信息纳入到日前调度计划中有助于提高系统的安全性和经济性。为此提出了基于风电区间预测信息的随机安全约束机...随着风电接入电网的比例不断提高,风电的不确定性对电力系统的运行调度提出了严峻挑战。将满足一定置信水平的风电区间预测信息纳入到日前调度计划中有助于提高系统的安全性和经济性。为此提出了基于风电区间预测信息的随机安全约束机组组合模型(stochastic security-constrained unit commitment,SSCUC)。该模型将风电的不确定性用1个确定的预测风电场景和2个极限风电场景来表示,简化了问题的复杂度。同时,该模型引入了潮流约束和网络安全约束,保证了调度结果的可行性。为求解该模型,提出了基于广义Benders分解的计算方法。该方法将SSCUC问题分解为一个主问题和2T(T为调度周期)个约束潮流子问题,并通过交替迭代的方式获得原问题的最优解。4机9节点系统和改进118节点系统的计算结果验证了所提模型和算法的有效性。展开更多
为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的"源-网-荷-储"的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高斯过程(HMCDGP)算法的分布式光伏净负荷预测模型.首先,分别使用直接预测和间接预测两种形式对预...为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的"源-网-荷-储"的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高斯过程(HMCDGP)算法的分布式光伏净负荷预测模型.首先,分别使用直接预测和间接预测两种形式对预测模型的精度进行实验并得到点预测结果;其次,使用所提出的模型进行概率预测实验并得到区间预测结果;最后,通过以澳洲电网记录的300户净负荷数据为基础的对比实验验证所提模型的优越性.在得到准确的净负荷概率预测后,可以通过电力调度充分利用光伏产出,减少化石能源使用,从而减少碳排放.展开更多
文摘随着风电接入电网的比例不断提高,风电的不确定性对电力系统的运行调度提出了严峻挑战。将满足一定置信水平的风电区间预测信息纳入到日前调度计划中有助于提高系统的安全性和经济性。为此提出了基于风电区间预测信息的随机安全约束机组组合模型(stochastic security-constrained unit commitment,SSCUC)。该模型将风电的不确定性用1个确定的预测风电场景和2个极限风电场景来表示,简化了问题的复杂度。同时,该模型引入了潮流约束和网络安全约束,保证了调度结果的可行性。为求解该模型,提出了基于广义Benders分解的计算方法。该方法将SSCUC问题分解为一个主问题和2T(T为调度周期)个约束潮流子问题,并通过交替迭代的方式获得原问题的最优解。4机9节点系统和改进118节点系统的计算结果验证了所提模型和算法的有效性。
文摘为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的"源-网-荷-储"的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高斯过程(HMCDGP)算法的分布式光伏净负荷预测模型.首先,分别使用直接预测和间接预测两种形式对预测模型的精度进行实验并得到点预测结果;其次,使用所提出的模型进行概率预测实验并得到区间预测结果;最后,通过以澳洲电网记录的300户净负荷数据为基础的对比实验验证所提模型的优越性.在得到准确的净负荷概率预测后,可以通过电力调度充分利用光伏产出,减少化石能源使用,从而减少碳排放.
