为有效应对气候变化,促进虚拟电厂(virtual power plant,VPP)的健康发展,基于区域气候模型(providing regional climate for impact studies,PRECIS)、BP神经网络预测模型和区间优化算法,提出了适应气候变化的VPP运行优化模型。应用PRE...为有效应对气候变化,促进虚拟电厂(virtual power plant,VPP)的健康发展,基于区域气候模型(providing regional climate for impact studies,PRECIS)、BP神经网络预测模型和区间优化算法,提出了适应气候变化的VPP运行优化模型。应用PRECIS模拟2025年不同碳排放情景下气温、风速和辐射量等气象要素的变化规律;基于PRECIS气象要素模拟结果,应用BP神经网络模型预测2025年光伏电站的发电量;将区间优化算法与发电量预测结果相耦合,以此降低光伏发电不确定性对优化模型模拟结果的影响。结果显示,该模型可生成适应气候变化的VPP最优运行策略,降低系统运行成本,提升VPP运行效益。展开更多
文摘为有效应对气候变化,促进虚拟电厂(virtual power plant,VPP)的健康发展,基于区域气候模型(providing regional climate for impact studies,PRECIS)、BP神经网络预测模型和区间优化算法,提出了适应气候变化的VPP运行优化模型。应用PRECIS模拟2025年不同碳排放情景下气温、风速和辐射量等气象要素的变化规律;基于PRECIS气象要素模拟结果,应用BP神经网络模型预测2025年光伏电站的发电量;将区间优化算法与发电量预测结果相耦合,以此降低光伏发电不确定性对优化模型模拟结果的影响。结果显示,该模型可生成适应气候变化的VPP最优运行策略,降低系统运行成本,提升VPP运行效益。