【摘要】：為應(yīng)對(duì)分布式能源高滲透率的發(fā)展趨勢(shì),提高電網(wǎng)對(duì)新能源的接納能力,更好的融合多樣性的能源結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)更加安全、靈活、穩(wěn)定的運(yùn)行,主動(dòng)配電網(wǎng)的概念應(yīng)運(yùn)而生。主動(dòng)配電網(wǎng)由分布式能源(distributed generation,DG)、儲(chǔ)能系統(tǒng)(electrical energy storage,EES)、可控負(fù)荷(controllable load,CL)等部分組成,它是對(duì)電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)控制和主動(dòng)管理的智能化配電系統(tǒng)。社會(huì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)了用戶用電量的增長(zhǎng),電動(dòng)汽車等新興負(fù)荷使得用電環(huán)境更加復(fù)雜。而且,主動(dòng)配電網(wǎng)接入的分布式能源存在明顯的波動(dòng)性,所以,精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)均衡高效的調(diào)度至關(guān)重要。另一方面,分布式能源出力的不確定性需要更多的備用容量來保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行,而備用容量作為主動(dòng)配電網(wǎng)重要的輔助服務(wù),其高額的經(jīng)濟(jì)成本與可靠地性能是考量備用服務(wù)的重要指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)備用是一個(gè)能夠兼顧備用容量可靠性與經(jīng)濟(jì)性的評(píng)價(jià)指標(biāo),它對(duì)備用容量的設(shè)定及發(fā)揮備用服務(wù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的作用具有重要的意義。本文圍繞主動(dòng)配電網(wǎng)調(diào)度策略及影響主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行的負(fù)荷預(yù)測(cè)和備用服務(wù)進(jìn)行了以下相關(guān)研究:(1)針對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)象多樣化和復(fù)雜化的電力環(huán)境,本文對(duì)經(jīng)典GMDH(Group Method of Data Handling)算法在復(fù)雜體系下負(fù)荷預(yù)測(cè)易產(chǎn)生過擬合、無法處理多重共線性的問題,提出一種基于Elastic net回歸的NE-GMDH(Elastic net-Group Method of Data Handling)算法。同時(shí),本文針對(duì)輸入數(shù)據(jù)提出了基于歷史數(shù)據(jù)差異度的變權(quán)重賦權(quán)算法,以提高模型準(zhǔn)確性。然后以氣象因素、節(jié)假日因素等10個(gè)特征變量作為輸入變量建立短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,同時(shí)在算例分析中采用時(shí)間序列交叉驗(yàn)證對(duì)模型性能進(jìn)行了檢驗(yàn)與分析。(2)針對(duì)備用容量可靠性和經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估要求,本文首先介紹了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的概念和主要方法。然后針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)備用傳統(tǒng)求解方法無法處理小樣本數(shù)據(jù)的局限性,針對(duì)電力系統(tǒng)樣本數(shù)據(jù)具有時(shí)間序列特性及小樣本容量的特性,提出了基于塊狀相依結(jié)構(gòu)的Bootstrap風(fēng)險(xiǎn)備用求解方法,并在算例中運(yùn)用Kupiec檢驗(yàn)對(duì)Bootstrap求解風(fēng)險(xiǎn)備用的結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)與分析。(3)最后本文以主動(dòng)配電網(wǎng)調(diào)度策略優(yōu)化為目標(biāo),考慮了備用容量成本差異性及風(fēng)險(xiǎn)備用在主動(dòng)配電網(wǎng)調(diào)度中的約束問題,然后以網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行成本最低為目標(biāo),提出了基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HNN)的調(diào)度策略求解方法,介紹了能量函數(shù)的映射方法及求解步驟,在算例分析中對(duì)模型性能進(jìn)行了檢驗(yàn),并在調(diào)度結(jié)果中給出了基于風(fēng)險(xiǎn)備用不同置信水平的備用服務(wù)選擇結(jié)果及基于負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差波動(dòng)的修正結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：山東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：2778844