基于数据增强的分布式光伏电站群短期功率预测(一):方法框架与数据增强

目前我国的分布式光伏短期功率预测多缺乏功率与气象要素的历史实测和预报数据,难以直接复制集中式光伏的成熟技术路线,现有无辐照预测路线误差较大。本系列论文分为上下两篇阐述一种基于数据增强的分布式光伏电站群预测技术。此文为上篇,研究数据增强技术,包括基于时空相关性的缺失功率数据重构方法和基于三维神经网络的辐照预测加密模型,实现了功率数据、关键气象变量的高分辨率网格覆盖,为下篇网格化精细预测奠定了基础。仿真结果表明,相较于现有方法精度有显著提高,并适用于小样本训练。

基于数据增强的分布式光伏电站群短期功率预测(二):网格化预测

在数据增强的基础上,提出了地域全覆盖的网格化分布式光伏电站群短期功率预测方法。该方法将大区域分为小网格,基于曲线特征距离筛选全区域相似日,降低个别网格数据扭曲的影响,采用三维卷积神经网络建立网格化辐照预测到网格化光伏功率输出的映射关系,最后通过发电起止时刻校正进一步提高精度。仿真计算显示,所提方法相较于现有无辐照预测、单网格独立预测等方法有效提高了分布式光伏电站群功率预测的准确性和鲁棒性。

新能源柔直汇集系统的分层多目标安全裕度优化

新能源大规模接入和直流电网是未来电网的2个热点。新能源发电交流汇集后接入定电压/频率模式下的电压源型(voltage sourced converter,VSC)换流站,构成新能源孤岛柔直汇集送出系统。相较于纯交流送出模式,该系统的电压支撑由VSC换流站控制策略实现并与新能源交流汇集网络的无功电压控制相协调,可控性更高、适应性更好。然而,新能源的强随机波动性使换流站的安全裕度随工况而急剧变化,其优化控制成为影响系统安全的关键难题。提出"站–网"协调的多目标换流站安全裕度优化方法,以公共耦合点(point of common coupling,PCC)的电压作为层间交换变量,上层进行换流站无功电压安全裕度优化以确定PCC电压值,下层依据PCC电压值进行新能源汇集网络的经济优化,实现了多工况下考虑网损、无功电压安全等多重目标的安全裕度优化控制。最后基于某柔直电网新能源输送系统的仿真,验证了所提策略能够在各种工况下保证平稳的高安全裕度。

可再生能源交流孤网转并网运行中的电压控制策略

柔性直流远距离输送有仅通过直流送出模式和交直流混联送出模式。两种送出模式下,系统的运行点存在较大差异,直接切换会对电网产生较大冲击。文章首先分析了两种送出模式下系统的调压控制特点,指出并网点电压幅值偏差是切换过程的关键点,设计了以可再生能源集群并网点电压偏差最小为主目标,换流站综合无功裕度最大为次目标的柔性切换策略。最后,基于某柔直电网可再生能源送端规划系统进行仿真,验证了所提策略的有效性。