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基于功率預(yù)測的配電網(wǎng)分布式儲能分層分區(qū)優(yōu)化調(diào)度研究

發(fā)布時間:2024-02-22 13:53
  配電網(wǎng)中風(fēng)電、光伏等可再生能源大規(guī)模接入會因其輸出功率波動性和隨機性影響系統(tǒng)穩(wěn)定運行,產(chǎn)生安全隱患。同時,火電、水電等傳統(tǒng)電源因響應(yīng)時間長、爬坡速率低,無法適應(yīng)新能源高滲透率情況下的配電網(wǎng)發(fā)展需求。提高新能源接入后電網(wǎng)的穩(wěn)定性主要有兩種途徑,一種是利用儲能裝置平衡新能源出力波動;另一種是通過精準(zhǔn)的功率預(yù)測技術(shù),優(yōu)化風(fēng)、光、儲等新能源調(diào)度和負(fù)荷控制。在此背景下,本文以配電網(wǎng)分布式儲能系統(tǒng)為研究對象,對光伏、風(fēng)電功率預(yù)測和負(fù)荷預(yù)測技術(shù)進行了分析和討論,并基于功率預(yù)測數(shù)據(jù),對分布式儲能的優(yōu)化調(diào)度策略進行了研究,主要進行以下幾個方面的工作:首先,針對風(fēng)、光、負(fù)荷功率預(yù)測問題,提出了基于長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率預(yù)測模型,并利用該模型確定儲能功率和容量需求區(qū)間。研究了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu),并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展過程以及優(yōu)缺點,探討了長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在處理“梯度”問題的優(yōu)勢;探究了功率預(yù)測過程中,長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方式、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法等,構(gòu)建了長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功率預(yù)測模型;基于預(yù)測結(jié)果確定儲能功率和容量需求區(qū)間,為制定儲能系統(tǒng)調(diào)度計劃提供依據(jù);通過與BP...

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.9風(fēng)電、負(fù)荷24h實際曲線和風(fēng)電預(yù)測曲線??

圖2.9風(fēng)電、負(fù)荷24h實際曲線和風(fēng)電預(yù)測曲線??

_T?l?、??\xt??圖2.8輸出門結(jié)構(gòu)示意圖??2.3.2輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理??由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)特性,使得其對[-1,1]內(nèi)的數(shù)據(jù)敏感,如果輸入的數(shù)??據(jù)為[-1,1],則會大大加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和訓(xùn)練效果。因此需要對輸入量??進行歸一化處理:??X'=-X ̄Xmin?....


圖2.10風(fēng)電預(yù)測曲線以及誤差區(qū)間??

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?一??風(fēng)電預(yù)測曲線??圖2.10風(fēng)電預(yù)測曲線以及誤差區(qū)間??圖2.9為風(fēng)電、負(fù)荷24h實際曲線和風(fēng)電預(yù)測曲線,設(shè)置風(fēng)電歷史誤差百分??比為7%。圖2.10為某地風(fēng)電預(yù)測曲線以及誤差區(qū)間,由于負(fù)荷誤差較小,為簡??化說明內(nèi)容,此處忽略負(fù)荷預(yù)測誤差。根據(jù)風(fēng)光負(fù)荷的功率波動區(qū)間和負(fù)荷....


圖2.11負(fù)荷與風(fēng)電功率差值曲線??20??

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風(fēng)電顱測功率下限?一??風(fēng)電預(yù)測曲線??圖2.10風(fēng)電預(yù)測曲線以及誤差區(qū)間??圖2.9為風(fēng)電、負(fù)荷24h實際曲線和風(fēng)電預(yù)測曲線,設(shè)置風(fēng)電歷史誤差百分??比為7%。圖2.10為某地風(fēng)電預(yù)測曲線以及誤差區(qū)間,由于負(fù)荷誤差較小,為簡??化說明內(nèi)容,此處忽略負(fù)荷預(yù)測誤差。根據(jù)風(fēng)光負(fù)荷的功....


圖2.12儲能系統(tǒng)充放電需求柱狀圖??

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本文編號:3906841

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