【摘要】：隨著風(fēng)電并網(wǎng)容量增加,合理利用風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差信息,對(duì)含風(fēng)電電網(wǎng)的實(shí)時(shí)調(diào)度具有重要意義�；陲L(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差隨機(jī)性,對(duì)火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)度進(jìn)行研究。首先,結(jié)合風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值,建立分段誤差概率分布模型。然后,基于隨機(jī)相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃理論,建立火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)度模型;根據(jù)火電機(jī)組與儲(chǔ)能系統(tǒng)的出力特性,制定聯(lián)合調(diào)度策略;采用差分進(jìn)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。最后,利用實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù),在4種設(shè)定場(chǎng)景下進(jìn)行計(jì)算,對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,分段統(tǒng)計(jì)誤差分布能夠更全面反映誤差信息;火儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)中,火電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)分別在較大時(shí)間尺度和小時(shí)間尺度具有較好的調(diào)節(jié)特性,火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)度能夠提高系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的概率。
[Abstract]:With the increase of wind power grid capacity, the reasonable use of wind power prediction error information is of great significance to the real-time dispatching of wind power network. Based on the randomness of wind power prediction error, the joint fire storage scheduling is studied. Firstly, the probability distribution model of piecewise error is established by combining the predicted wind power. Then, based on the stochastic correlation opportunity programming theory, the fire storage joint scheduling model is established; according to the power generation characteristics of the thermal power generation unit and energy storage system, the joint scheduling strategy is formulated; and the differential evolution algorithm is used to solve the model. Finally, using the actual wind farm data, the model is verified under four scenarios. The results show that the piecewise statistical error distribution can reflect the error information more comprehensively, and the thermal power generation unit and the energy storage system have better regulating characteristics in larger time scale and smaller time scale, respectively, in the joint fire storage system. Joint fire storage scheduling can improve the probability of stable operation of the system.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金(2014XS76)~~
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2277024