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基于极端场景分析的中长期交易校核方法 被引量:9
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作者 代江 田年杰 +3 位作者 单克 赵翔宇 张德亮 黄红伟 《电力工程技术》 北大核心 2021年第1期65-71,共7页
为解决新能源、负荷等边界数据波动影响电力市场交易校核结果的问题,提出一种基于极端场景分析的中长期交易校核方法。首先,根据边界数据预测偏差对校核结果的影响,将波动性边界数据划分为正向与负向数据两大类;其次,对照传统确定性校... 为解决新能源、负荷等边界数据波动影响电力市场交易校核结果的问题,提出一种基于极端场景分析的中长期交易校核方法。首先,根据边界数据预测偏差对校核结果的影响,将波动性边界数据划分为正向与负向数据两大类;其次,对照传统确定性校核方法,定义中长期交易校核中的极端场景;然后,基于多时序机组组合模型,构建面向极端场景的中长期交易校核方法,量化不同发电企业交易电量的预期执行情况;最后,对我国某省电网实际数据构造的算例进行分析,结果表明极端场景分析能有效辨识基态场景下难以发现的运行问题。所提方法能更准确地辨识极端场景下中长期交易电量的执行偏差,提升交易校核结果的可行性,适用于高比例新能源接入的省级电网。 展开更多
关键词 中长期市场 安全校核 极端场景 边界数据 多时序机组组合
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