【摘要】：能源是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)快速發(fā)展的關(guān)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(yīng)體系面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此,風(fēng)電、太陽能等清潔可再生能源受到持續(xù)關(guān)注。其中,風(fēng)力發(fā)電因其實(shí)現(xiàn)技術(shù)趨于成熟、投資回報(bào)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(fēng)能的隨機(jī)性,風(fēng)電在提供清潔能源、減少碳排放的同時(shí),也給電力系統(tǒng)的調(diào)度、運(yùn)行帶來了巨大挑戰(zhàn)。一方面,風(fēng)功率的隨機(jī)波動(dòng)性難以準(zhǔn)確把握。雖然風(fēng)功率的預(yù)測經(jīng)過長期的研究實(shí)踐取得了很大的進(jìn)展,但其預(yù)測精度仍難以滿足實(shí)際工程的需要。因此,有必要在已有預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)上,通過對預(yù)測結(jié)果的誤差特性分析與把握,從而降低風(fēng)功率隨機(jī)波動(dòng)性對機(jī)組組合、經(jīng)濟(jì)調(diào)度等決策行為的影響,實(shí)現(xiàn)對風(fēng)功率預(yù)測信息的高效利用。另一方面,隨機(jī)波動(dòng)的風(fēng)電功率與傳統(tǒng)的確定性調(diào)度方式間難以協(xié)調(diào)。風(fēng)電滲透率的不斷增大在給系統(tǒng)帶來巨大經(jīng)濟(jì)、環(huán)境效益的同時(shí),系統(tǒng)運(yùn)行的不確定性同樣隨之增加,而傳統(tǒng)的確定性機(jī)組組合、經(jīng)濟(jì)調(diào)度方式顯然難以應(yīng)對因大規(guī)模風(fēng)電接入而引起的不確定性。由此,如何實(shí)現(xiàn)波動(dòng)性風(fēng)電與確定性機(jī)組組合間的有效銜接,對于提高電力系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性與安全性具有重要的理論與實(shí)際意義。據(jù)此,本文首先研究風(fēng)功率預(yù)測誤差特征的準(zhǔn)確表達(dá)方法,繼而探討其在機(jī)組組合中的應(yīng)用,并提出考慮預(yù)測誤差時(shí)序特性的機(jī)組組合方法研究,以此改善含風(fēng)電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性與安全性。主要工作可以概括如下：(1)研究風(fēng)功率預(yù)測誤差的概率分布特征,利用參數(shù)與非參數(shù)估計(jì)方法對預(yù)測誤差進(jìn)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(jì)方法,并進(jìn)一步對現(xiàn)有的檢驗(yàn)概率密度函數(shù)擬合效果的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)。利用實(shí)際風(fēng)功率預(yù)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(fēng)電預(yù)測誤差在不同功率水平與不同時(shí)段下的差異性,提出一種功率-時(shí)序維度下的誤差分段擬合方法,通過對功率、時(shí)序兩個(gè)維度下的同時(shí)分段,提高誤差擬合精度。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(jì)算量,使該方法更具實(shí)用意義。該研究表明同時(shí)考慮了誤差功率-時(shí)序特征的擬合方法能夠更精確的刻畫風(fēng)功率預(yù)測誤差的分布特征。(3)提出一種可同時(shí)考慮預(yù)測誤差時(shí)序分布特性與系統(tǒng)備用分類的機(jī)組組合模型。該模型將預(yù)測誤差的時(shí)序特性與機(jī)組組合的時(shí)序特征相結(jié)合,使預(yù)測誤差的時(shí)序特征得以準(zhǔn)確把握；同時(shí),該模型按傳統(tǒng)成本、額外備用成本與風(fēng)險(xiǎn)成本對不同備用類別進(jìn)行劃分,并通過不同成本間的制約關(guān)系自動(dòng)平衡置信水平的選取,通過時(shí)變置信水平適應(yīng)誤差時(shí)序分段分布特征,以此提升模型經(jīng)濟(jì)性與安全性：最后,利用含啟發(fā)式搜索原則的混合粒子群算法來求解該模型。
[Abstract]:Energy is the key to the sustainable and rapid development of the economy and society, but the increasing shortage of the fossil energy and the deteriorating living environment make the traditional energy supply system facing a severe challenge. Therefore, clean renewable energy, such as wind power and solar energy, is constantly concerned. The wind power generation has become one of the main power sources of the power system because of its mature technology, better investment return effect and policy support. However, due to the randomness of wind energy, wind power can provide clean energy and reduce carbon emission, and also brings great challenges to the dispatching and operation of the power system. On the one hand, the random fluctuation of wind power is difficult to grasp accurately. Although the prediction of wind power has made great progress through long-term research, its prediction accuracy is still difficult to meet the needs of the actual project. Therefore, it is necessary to analyze and grasp the error characteristic of the prediction result on the basis of the existing prediction technology, so as to reduce the influence of the random fluctuation of the wind power on the decision-making behavior such as the combination of the unit and the economy, and realize the high-efficiency utilization of the wind power prediction information. On the other hand, the wind power of random fluctuation is difficult to coordinate with the traditional deterministic scheduling mode. The continuous increase of the wind power permeability brings great economic and environmental benefits to the system, and the uncertainty of the system operation is also increased, and the traditional deterministic unit combination and the economic dispatching mode obviously have difficulty in coping with the uncertainty caused by large-scale wind power access. Therefore, how to realize the effective connection between the volatility wind power and the deterministic unit combination is of great theoretical and practical significance to improve the operation economy and safety of the power system. In this paper, the accurate expression of the characteristic of the wind power prediction error is first studied, then its application in the unit combination is discussed, and the combination method of the unit considering the timing characteristics of the prediction error is put forward to improve the economy and safety of the wind power system. The main work can be summarized as follows: (1) The probability distribution characteristic of the wind power prediction error is studied, and the prediction error is fitted and analyzed by the parameter and the non-parameter estimation method, including the normal distribution, the Beta distribution, the T-location-scale distribution, and the non-parameter kernel density estimation method. And further improving the evaluation index of the fitting effect of the existing test probability density function. Using the actual wind power to predict the error data, the effects of different fitting methods and different fitting parameters on the fitting effect are compared and analyzed. (2) Considering the difference of the wind power prediction error under different power levels and different time periods, a method for fitting the error segment under the power-time sequence dimension is proposed, and the error fitting precision is improved by simultaneously segmenting the power and the time sequence. In view of the excessive partition problem, a section reduction method is proposed to solve the contradiction between the number of the packets and the fitting effect, so that the fitting precision is improved, and the fitting calculation amount is reduced, so that the method is more practical. The study shows that the method of fitting the error power-time-sequence feature can more accurately describe the distribution characteristics of the wind power prediction error. (3) A combined model of the combination of the prediction error timing distribution and the system standby classification can be considered at the same time. The model combines the timing characteristics of the prediction error with the timing characteristics of the combination of the units, so that the timing characteristics of the prediction error can be accurately grasped; meanwhile, the model is divided according to the traditional cost, the additional standby cost and the risk cost to different standby categories, And the model is solved by using a mixed particle swarm algorithm with a heuristic search principle.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM614

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本文編號(hào)：2507686