計及風(fēng)電隱藏性預(yù)測誤差的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度
發(fā)布時間:2021-11-11 11:57
隨著電力系統(tǒng)中風(fēng)電功率的滲透率不斷提高,傳統(tǒng)電力系統(tǒng)逐漸向高比例風(fēng)電電力系統(tǒng)演變。但風(fēng)電資源的隨機性和波動性給電力系統(tǒng)的調(diào)度和運行帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此,準確地把握風(fēng)電功率實時波動特性提高預(yù)測精度,并考慮風(fēng)電功率預(yù)測誤差對電力系統(tǒng)調(diào)度的影響,制定適應(yīng)其波動特性的電力調(diào)度計劃,對提升高比例風(fēng)電電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性具有重要意義。為了更準確地評估風(fēng)電功率瞬時預(yù)測誤差,本文提出風(fēng)電功率隱藏性預(yù)測誤差及其評估指標,彌補現(xiàn)有風(fēng)電功率預(yù)測誤差指標體系無法準確評估預(yù)測誤差實時特性的缺點,完善該指標體系。通過實際風(fēng)電場功率數(shù)據(jù)算例分析表明所提隱藏性預(yù)測誤差及其評估指標可以更加全面、準確地評估預(yù)測誤差特性,尤其是當風(fēng)電功率具有預(yù)測時間步長內(nèi)分鐘級劇烈波動時,效果更加明顯。為了減小風(fēng)電功率隱藏性預(yù)測誤差,克服固定時間分辨率的風(fēng)電功率預(yù)測模型無法準確預(yù)測劇烈波動的風(fēng)電功率的難題,建立自適應(yīng)時間分辨率的超短期風(fēng)電功率預(yù)測模型來提高預(yù)測精度。該模型通過評估預(yù)測目標時間區(qū)間內(nèi)隱藏性預(yù)測誤差的波動幅度特性,確定時間分辨率的調(diào)節(jié)時間;通過挖掘歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)波動率的規(guī)律并建立組距分組優(yōu)化模型,制定時間分辨率的調(diào)節(jié)規(guī)則。...
【文章來源】:湘潭大學(xué)湖南省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 選題背景和研究意義
1.2 研究現(xiàn)狀分析
1.2.1 風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)的基本分類
1.2.2 風(fēng)電功率預(yù)測誤差的研究現(xiàn)狀
1.2.3 風(fēng)電功率自適應(yīng)預(yù)測的研究現(xiàn)狀
1.2.4 計及風(fēng)電的電力系統(tǒng)調(diào)度的研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要工作
第2章 風(fēng)電功率預(yù)測誤差分析研究
2.1 引言
2.2 平均風(fēng)電功率預(yù)測誤差指標體系
2.2.1 平均預(yù)測誤差的定義
2.2.2 平均預(yù)測誤差的評估指標
2.2.3 平均預(yù)測誤差的考核標準
2.3 平均預(yù)測誤差指標體系的評估性能分析
2.3.1 風(fēng)電功率的波動特性分類
2.3.2 平均預(yù)測誤差對各類波動的評估有效性分析
2.4 風(fēng)電功率隱藏性預(yù)測誤差
2.4.1 隱藏性預(yù)測誤差的提出
2.4.2 隱藏性預(yù)測誤差評估指標
2.5 算例分析
2.5.1 算例數(shù)據(jù)
2.5.2 隱藏性預(yù)測誤差與平均預(yù)測誤差的評估性能比較
2.6 本章小結(jié)
第3章 自適應(yīng)時間分辨率的超短期風(fēng)電功率預(yù)測
3.1 引言
3.2 時間分辨率自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法
3.2.1 時間分辨率的調(diào)節(jié)時刻的確定
3.2.2 時間分辨率的調(diào)節(jié)規(guī)則
3.3 自適應(yīng)時間分辨率的超短期風(fēng)電功率滾動預(yù)測流程
3.4 算例分析
3.4.1 數(shù)據(jù)集及參數(shù)設(shè)置
3.4.2 時間分辨率自適應(yīng)調(diào)節(jié)系數(shù)
3.4.3 所提預(yù)測模型與固定時間分辨率的預(yù)測模型結(jié)果的比較
3.4.4 所提預(yù)測模型與其他預(yù)測模型結(jié)果的比較
3.5 本章小結(jié)
第4章 計及風(fēng)電隱藏性預(yù)測誤差的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型
4.1 引言
4.2 計及風(fēng)電功率預(yù)測誤差的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型
4.2.1 魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的一般形式
4.2.2 兩層魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的建立
4.3 風(fēng)電功率場景束的構(gòu)建
4.3.1 風(fēng)電功率的基準場景
4.3.2 風(fēng)電功率的偏差場景集
4.4 兩層魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的求解
4.4.1 模型的分解
4.4.2 模型的迭代求解
4.5 算例分析
4.5.1 數(shù)據(jù)集及參數(shù)設(shè)置
4.5.2 不同風(fēng)電功率場景束下的電力系統(tǒng)調(diào)度
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]考慮風(fēng)電波動不確定性的兩階段魯棒優(yōu)化分頻調(diào)度方法[J]. 包廣清,周家武,馬明,汪寧渤. 電網(wǎng)技術(shù). 2020(12)
[2]基于風(fēng)電出力模糊集的電-氣耦合系統(tǒng)分布魯棒優(yōu)化調(diào)度[J]. 張亞超,黃張浩,鄭峰,樂健,舒勝文,夏沛. 電力系統(tǒng)自動化. 2020(04)
[3]計及火電機組深度調(diào)峰成本的大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度[J]. 王淑云,婁素華,吳耀武,曹侃,周鯤鵬. 電力系統(tǒng)自動化. 2020(01)
[4]考慮風(fēng)電高階不確定性的分布式魯棒優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 夏鵬,劉文穎,張堯翔,王維洲,張柏林. 電工技術(shù)學(xué)報. 2020(01)
[5]基于二次模式分解和級聯(lián)式深度學(xué)習(xí)的超短期風(fēng)電功率預(yù)測[J]. 殷豪,歐祖宏,陳德,孟安波. 電網(wǎng)技術(shù). 2020(02)
[6]考慮風(fēng)荷預(yù)測誤差不確定性的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度[J]. 易明月,童曉陽. 電網(wǎng)技術(shù). 2019(11)
[7]考慮風(fēng)電消納的熱電聯(lián)供型微網(wǎng)日前魯棒經(jīng)濟調(diào)度[J]. 朱嘉遠,劉洋,許立雄,蔣卓臻,馬晨霄. 電力系統(tǒng)自動化. 2019(04)
[8]壞場景集下含風(fēng)電多源系統(tǒng)的改進魯棒調(diào)度模型[J]. 伍棟文,于艾清. 太陽能學(xué)報. 2018(10)
[9]考慮碳排放交易的日前調(diào)度雙階段魯棒優(yōu)化模型[J]. 張剛,張峰,張利,梁軍,韓學(xué)山,楊延勇. 中國電機工程學(xué)報. 2018(18)
[10]電力系統(tǒng)運行調(diào)度中的高階不確定性及其對策評述[J]. 周安平,楊明,趙斌,韓學(xué)山,劉增訓(xùn). 電力系統(tǒng)自動化. 2018(12)
本文編號:3488815
【文章來源】:湘潭大學(xué)湖南省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 選題背景和研究意義
1.2 研究現(xiàn)狀分析
1.2.1 風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)的基本分類
1.2.2 風(fēng)電功率預(yù)測誤差的研究現(xiàn)狀
1.2.3 風(fēng)電功率自適應(yīng)預(yù)測的研究現(xiàn)狀
1.2.4 計及風(fēng)電的電力系統(tǒng)調(diào)度的研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要工作
第2章 風(fēng)電功率預(yù)測誤差分析研究
2.1 引言
2.2 平均風(fēng)電功率預(yù)測誤差指標體系
2.2.1 平均預(yù)測誤差的定義
2.2.2 平均預(yù)測誤差的評估指標
2.2.3 平均預(yù)測誤差的考核標準
2.3 平均預(yù)測誤差指標體系的評估性能分析
2.3.1 風(fēng)電功率的波動特性分類
2.3.2 平均預(yù)測誤差對各類波動的評估有效性分析
2.4 風(fēng)電功率隱藏性預(yù)測誤差
2.4.1 隱藏性預(yù)測誤差的提出
2.4.2 隱藏性預(yù)測誤差評估指標
2.5 算例分析
2.5.1 算例數(shù)據(jù)
2.5.2 隱藏性預(yù)測誤差與平均預(yù)測誤差的評估性能比較
2.6 本章小結(jié)
第3章 自適應(yīng)時間分辨率的超短期風(fēng)電功率預(yù)測
3.1 引言
3.2 時間分辨率自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法
3.2.1 時間分辨率的調(diào)節(jié)時刻的確定
3.2.2 時間分辨率的調(diào)節(jié)規(guī)則
3.3 自適應(yīng)時間分辨率的超短期風(fēng)電功率滾動預(yù)測流程
3.4 算例分析
3.4.1 數(shù)據(jù)集及參數(shù)設(shè)置
3.4.2 時間分辨率自適應(yīng)調(diào)節(jié)系數(shù)
3.4.3 所提預(yù)測模型與固定時間分辨率的預(yù)測模型結(jié)果的比較
3.4.4 所提預(yù)測模型與其他預(yù)測模型結(jié)果的比較
3.5 本章小結(jié)
第4章 計及風(fēng)電隱藏性預(yù)測誤差的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型
4.1 引言
4.2 計及風(fēng)電功率預(yù)測誤差的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型
4.2.1 魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的一般形式
4.2.2 兩層魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的建立
4.3 風(fēng)電功率場景束的構(gòu)建
4.3.1 風(fēng)電功率的基準場景
4.3.2 風(fēng)電功率的偏差場景集
4.4 兩層魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的求解
4.4.1 模型的分解
4.4.2 模型的迭代求解
4.5 算例分析
4.5.1 數(shù)據(jù)集及參數(shù)設(shè)置
4.5.2 不同風(fēng)電功率場景束下的電力系統(tǒng)調(diào)度
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]考慮風(fēng)電波動不確定性的兩階段魯棒優(yōu)化分頻調(diào)度方法[J]. 包廣清,周家武,馬明,汪寧渤. 電網(wǎng)技術(shù). 2020(12)
[2]基于風(fēng)電出力模糊集的電-氣耦合系統(tǒng)分布魯棒優(yōu)化調(diào)度[J]. 張亞超,黃張浩,鄭峰,樂健,舒勝文,夏沛. 電力系統(tǒng)自動化. 2020(04)
[3]計及火電機組深度調(diào)峰成本的大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度[J]. 王淑云,婁素華,吳耀武,曹侃,周鯤鵬. 電力系統(tǒng)自動化. 2020(01)
[4]考慮風(fēng)電高階不確定性的分布式魯棒優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 夏鵬,劉文穎,張堯翔,王維洲,張柏林. 電工技術(shù)學(xué)報. 2020(01)
[5]基于二次模式分解和級聯(lián)式深度學(xué)習(xí)的超短期風(fēng)電功率預(yù)測[J]. 殷豪,歐祖宏,陳德,孟安波. 電網(wǎng)技術(shù). 2020(02)
[6]考慮風(fēng)荷預(yù)測誤差不確定性的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度[J]. 易明月,童曉陽. 電網(wǎng)技術(shù). 2019(11)
[7]考慮風(fēng)電消納的熱電聯(lián)供型微網(wǎng)日前魯棒經(jīng)濟調(diào)度[J]. 朱嘉遠,劉洋,許立雄,蔣卓臻,馬晨霄. 電力系統(tǒng)自動化. 2019(04)
[8]壞場景集下含風(fēng)電多源系統(tǒng)的改進魯棒調(diào)度模型[J]. 伍棟文,于艾清. 太陽能學(xué)報. 2018(10)
[9]考慮碳排放交易的日前調(diào)度雙階段魯棒優(yōu)化模型[J]. 張剛,張峰,張利,梁軍,韓學(xué)山,楊延勇. 中國電機工程學(xué)報. 2018(18)
[10]電力系統(tǒng)運行調(diào)度中的高階不確定性及其對策評述[J]. 周安平,楊明,趙斌,韓學(xué)山,劉增訓(xùn). 電力系統(tǒng)自動化. 2018(12)
本文編號:3488815
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