在充分掌握上海电网负荷特性之后,针对上海市调AGC控制要求,提出一种基于改进相似日的超短期负荷预测方法。该法利用相似日的每两点负荷变化值相似,依概率预测未来负荷变化趋势,能准确计算未来5 m in负荷值。通过算例结果分析可知,该法...在充分掌握上海电网负荷特性之后,针对上海市调AGC控制要求,提出一种基于改进相似日的超短期负荷预测方法。该法利用相似日的每两点负荷变化值相似,依概率预测未来负荷变化趋势,能准确计算未来5 m in负荷值。通过算例结果分析可知,该法预测误差较好,具有较强的适应性。展开更多
近年来,中国的风力发电产业高速发展。然而风力发电具有不稳定性,风电功率超短期预测结果的准确性直接影响到电网安全有效的运行。为了进一步提高风电功率超短期预测的精确度,提出了长短期记忆网络-注意力模型(AM-LSTM)风电功率预测模型...近年来,中国的风力发电产业高速发展。然而风力发电具有不稳定性,风电功率超短期预测结果的准确性直接影响到电网安全有效的运行。为了进一步提高风电功率超短期预测的精确度,提出了长短期记忆网络-注意力模型(AM-LSTM)风电功率预测模型,该模型将长短期记忆网络(long-term and short-term memory,LSTM)和注意力模型(attention model,AM)相结合,LSTM网络能够处理好风速、风向等时间序列变量与风电功率之间的非线性关系,注意力模型能够优化LSTM网络的权重,从而使预测结果更加准确。采用真实的风电场历史数据进行实验,结果表明:提出的AM-LSTM预测模型能够有效利用多变量时间序列数据进行风电场发电功率的超短期预测,比传统的BP神经网络和LSTM网络具有更精确的预测效果。该预测模型为风电场地电力调度提供了科学参考。展开更多
针对电池储能参与区域电力系统二次调频,提出了一种基于模糊动态分配的储能调频控制策略,解决了系统调频需求与储能荷电状态(state of charge,SOC)重构之间的矛盾,并充分发挥了储能的快速调频特性。首先分析了灵敏度与频率偏差的关系,...针对电池储能参与区域电力系统二次调频,提出了一种基于模糊动态分配的储能调频控制策略,解决了系统调频需求与储能荷电状态(state of charge,SOC)重构之间的矛盾,并充分发挥了储能的快速调频特性。首先分析了灵敏度与频率偏差的关系,确定了最佳储能参与调频深度也即分配因子值与频率偏差的关系,并提出通过计算储能分配因子的灵敏度,动态调整分配因子的储能控制策略,解决了以往研究需要制定重构策略以维持储能SOC的问题。在此基础上,考虑负荷连续大扰动下储能持续出力可能会使SOC越限,提出了一种基于超短期负荷预测和模糊控制的储能分配因子二次修正策略,可提前感知负荷变化趋势,并对分配因子进行二次修正,使储能预留充足容量来应对负荷连续大扰动。基于含电池储能的两区域互联系统的仿真算例验证了所提策略的有效性。展开更多
文摘近年来,中国的风力发电产业高速发展。然而风力发电具有不稳定性,风电功率超短期预测结果的准确性直接影响到电网安全有效的运行。为了进一步提高风电功率超短期预测的精确度,提出了长短期记忆网络-注意力模型(AM-LSTM)风电功率预测模型,该模型将长短期记忆网络(long-term and short-term memory,LSTM)和注意力模型(attention model,AM)相结合,LSTM网络能够处理好风速、风向等时间序列变量与风电功率之间的非线性关系,注意力模型能够优化LSTM网络的权重,从而使预测结果更加准确。采用真实的风电场历史数据进行实验,结果表明:提出的AM-LSTM预测模型能够有效利用多变量时间序列数据进行风电场发电功率的超短期预测,比传统的BP神经网络和LSTM网络具有更精确的预测效果。该预测模型为风电场地电力调度提供了科学参考。
文摘针对电池储能参与区域电力系统二次调频,提出了一种基于模糊动态分配的储能调频控制策略,解决了系统调频需求与储能荷电状态(state of charge,SOC)重构之间的矛盾,并充分发挥了储能的快速调频特性。首先分析了灵敏度与频率偏差的关系,确定了最佳储能参与调频深度也即分配因子值与频率偏差的关系,并提出通过计算储能分配因子的灵敏度,动态调整分配因子的储能控制策略,解决了以往研究需要制定重构策略以维持储能SOC的问题。在此基础上,考虑负荷连续大扰动下储能持续出力可能会使SOC越限,提出了一种基于超短期负荷预测和模糊控制的储能分配因子二次修正策略,可提前感知负荷变化趋势,并对分配因子进行二次修正,使储能预留充足容量来应对负荷连续大扰动。基于含电池储能的两区域互联系统的仿真算例验证了所提策略的有效性。
