本文選題：儲(chǔ)能配置　切入點(diǎn)：預(yù)測(cè)誤差　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：利用儲(chǔ)能降低風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差能夠降低風(fēng)電出力不確定性,從而減少棄風(fēng),儲(chǔ)能的容量和功率配置則直接影響到補(bǔ)償預(yù)測(cè)誤差的效果和經(jīng)濟(jì)性。基于T location-scale(TLS)分布建立了風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差概率分布模型,使用幾何分布描述風(fēng)電誤差持續(xù)性,并利用粒子群算法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行了極大似然估計(jì)。以風(fēng)電場(chǎng)收益最大為優(yōu)化目標(biāo),將補(bǔ)償風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差的置信度以機(jī)會(huì)約束的形式加入儲(chǔ)能配置優(yōu)化模型,并在模型中考慮了對(duì)風(fēng)電預(yù)測(cè)出力曲線的修正。仿真計(jì)算結(jié)果表明,所提方法能夠很好地?cái)M合預(yù)測(cè)誤差的概率密度函數(shù)和誤差持續(xù)時(shí)間,儲(chǔ)能配置的經(jīng)濟(jì)性優(yōu)于不考慮誤差持續(xù)時(shí)間和出力修正的模型,驗(yàn)證了所提方法能夠提高儲(chǔ)能配置的準(zhǔn)確性和經(jīng)濟(jì)性。
[Abstract]:Using energy storage to reduce the prediction error of wind power can reduce the uncertainty of wind power output and thus reduce the abandonment of wind. The capacity and power allocation of energy storage directly affect the effect and economy of compensating prediction error. Based on the Tlocation-scaleTLS) distribution, the probability distribution model of wind power prediction error is established, and the geometric distribution is used to describe the persistence of wind power error. Using particle swarm optimization algorithm, the parameters in the model are estimated with maximum likelihood. The confidence degree of compensating wind power prediction error is added to the optimization model of energy storage configuration in the form of chance constraint, aiming at the maximum return of wind farm. The simulation results show that the proposed method can well fit the probability density function and the error duration of the prediction error. The economy of energy storage configuration is better than that of the model without error duration and force correction. It is verified that the proposed method can improve the accuracy and economy of energy storage configuration.
【作者單位】： 電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(清華大學(xué)電機(jī)系);中國(guó)電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2012AA050207) 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFB0900105)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM614

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本文編號(hào)：1592061