考慮風電預測誤差分布特性的機組組合模型與算法.pdf

1、能源是推動經(jīng)濟社會持續(xù)快速發(fā)展的關鍵，但日益短缺的化石能源與不斷惡化的生存環(huán)境使得傳統(tǒng)的能源供應體系面臨嚴峻挑戰(zhàn)。因此，風電、太陽能等清潔可再生能源受到持續(xù)關注。其中，風力發(fā)電因其實現(xiàn)技術趨于成熟、投資回報效果較優(yōu)，以及政策支持等因素影響而得到大規(guī)模的開發(fā)利用，已經(jīng)成為電力系統(tǒng)的主要電源之一。然而，由于風能的隨機性，風電在提供清潔能源、減少碳排放的同時，也給電力系統(tǒng)的調度、運行帶來了巨大挑戰(zhàn)。
　　一方面，風功率的隨機波動性難以準

2、確把握。雖然風功率的預測經(jīng)過長期的研究實踐取得了很大的進展，但其預測精度仍難以滿足實際工程的需要。因此，有必要在已有預測技術基礎上，通過對預測結果的誤差特性分析與把握，從而降低風功率隨機波動性對機組組合、經(jīng)濟調度等決策行為的影響，實現(xiàn)對風功率預測信息的高效利用。
　　另一方面，隨機波動的風電功率與傳統(tǒng)的確定性調度方式間難以協(xié)調。風電滲透率的不斷增大在給系統(tǒng)帶來巨大經(jīng)濟、環(huán)境效益的同時，系統(tǒng)運行的不確定性同樣隨之增加，而傳統(tǒng)的確定性

3、機組組合、經(jīng)濟調度方式顯然難以應對因大規(guī)模風電接入而引起的不確定性。由此，如何實現(xiàn)波動性風電與確定性機組組合間的有效銜接，對于提高電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟性與安全性具有重要的理論與實際意義。
　　據(jù)此，本文首先研究風功率預測誤差特征的準確表達方法，繼而探討其在機組組合中的應用，并提出考慮預測誤差時序特性的機組組合方法研究，以此改善含風電系統(tǒng)的經(jīng)濟性與安全性。主要工作可以概括如下:
　　(1)研究風功率預測誤差的概率分布特征，利用參數(shù)

4、與非參數(shù)估計方法對預測誤差進行擬合分析，包括正態(tài)分布，Beta分布，T-location-scale分布，以及非參數(shù)核密度估計方法，并進一步對現(xiàn)有的檢驗概率密度函數(shù)擬合效果的評價指標進行改進。利用實際風功率預測誤差數(shù)據(jù)，對比分析了不同擬合方法、不同擬合參數(shù)對擬合效果的影響。
　　(2)考慮風電預測誤差在不同功率水平與不同時段下的差異性，提出一種功率-時序維度下的誤差分段擬合方法，通過對功率、時序兩個維度下的同時分段，提高誤差擬合精

5、度。針對分區(qū)過多問題，提出一種區(qū)段縮減方法，解決分組數(shù)量與擬合效果間的矛盾，從而提高擬合精度，減少了擬合計算量，使該方法更具實用意義。該研究表明同時考慮了誤差功率-時序特征的擬合方法能夠更精確的刻畫風功率預測誤差的分布特征。
　　(3)提出一種可同時考慮預測誤差時序分布特性與系統(tǒng)備用分類的機組組合模型。該模型將預測誤差的時序特性與機組組合的時序特征相結合，使預測誤差的時序特征得以準確把握;同時，該模型按傳統(tǒng)成本、額外備用成本與風險