计及新能源出力相关性的多能源微网仿射实时优化调度

为计及新能源出力相关性对多能源微网运行的影响,并响应源荷实时变化,提出一种计及新能源出力相关性的多能源微网仿射实时优化调度方法。首先,在多能源微网中引入Kalina循环,实现热电联产机组的灵活经济输出。其次,考虑源荷不确定性以及风光出力相关性对多能源微网运行的影响,构建并求解计及风光出力相关性的多能源微网仿射优化模型。再次,在获得优化方案变化范围的基础上,实时计算各仿射噪声元的取值,从而获取多能源微网实时调度轨迹。最后,仿真结果验证了所提方法能够充分计及不确定性和相关性的双重影响,有效应对源荷实时变化,并提升系统运行经济性。

极端天气下基于时间卷积神经网络的新能源出力评估策略

新能源高渗透率背景下,极端天气造成的出力骤降对电力系统安全运行构成严重挑战,准确评估极端天气下的新能源出力深度是制定电力系统运行方式的重要依据。本文提出一种基于改进的深度时间卷积神经网络(deep temporal convolutional network,DeepTCN)的新能源出力评估方法。通过设计具有动态输入权重的时间卷积神经网络架构,准确量化估计了极端天气对新能源出力的影响,从而为制定极端天气下的电力系统运行方式提供风险程度信息。基于实际电力系统新能源出力数据集的算例结果表明,与常规的时序预测方法相比,所提方法的标准化均方根误差、对称平均绝对百分比误差和平均绝对标度误差3个指标分别最高可提升1.2,0.1和0.22。所提方法能够实现对极端天气下新能源出力的更精准评估。

基于补偿新能源出力预测曲线偏差的储能控制模型

为了判断补偿新能源出力预测偏差分布情况,控制储能过程,进而优化新能源系统储能效果,设计基于补偿新能源出力预测曲线偏差的储能控制模型。构建风、光、水新能源互补分布式能源系统,基于其风、光、水新能源发电原理及能源互补模式,补偿新能源出力情况,因补偿后新能源出力存在随机性,利用预测箱采集补偿新能源出力历史信息,构建预测偏差分布概率模型,分析新能源出力预测偏差分布情况,根据递归估计协方差矩阵,解析新能源出力时间相关性,结合变分自编码器生成补偿新能源出力预测曲线偏差场景,在该场景内,采用集中、分散装置构成的储能装置方式,完成新能源系统的储能控制。实验结果证明,该模型能够精准获取不同天气状况下补偿新能源出力预测偏差分布情况,且储能控制性能优秀,可为新能源系统提供储能保障。

基于风电最优置信度的新疆新能源出力分析

新能源站点分布集中、波动随机的特性,难以保障电力系统的经济、安全、稳定运行,无法满足电力系统的持续供需平衡。文章以2021年新疆及其各地州新能源出力为主要研究对象,对全疆风电出力进行研究,对于光伏出力选用所在时段出力平均值进行分析,为后续新疆电网规划业务中涉及新能源出力分析的相关问题提供理论和数据依据。

基于新能源出力比例的大规模系统惯量估计

在构建新型电力系统时,提高新能源出力比例,将降低系统惯量。为保证系统频率的安全稳定,需要根据新能源出力比例估计系统惯量,用以指导新能源装机规划及开机方式安排。梳理了常用惯量指标,选取了系统总动能作为描述系统惯量的估计指标。针对实际特定系统,根据典型量测数据给出了提高新能源出力比例后的惯量估计方法;针对没有量测数据的大规模新能源规划系统,用新能源出力比例来推断同步机的开机容量范围,综合考虑同步惯量和虚拟惯量,提出大规模系统的惯量评估关键参数及其统计方法,建立了系统惯量范围的估计模型。最后,基于某省级电网建立了不同新能源高出力比例模型,并对出力比例、惯量、频率之间的关系进行了分析研究,验证了有效性。

考虑新能源出力特性的华东电网新能源消纳承载能力分析

随着我国新能源发展重心逐渐向中东部转移,新能源大规模接入给华东地区电力系统的调峰、调频等方面带来挑战。研究电网的新能源消纳承载能力,对促进新能源发电产业的健康发展和保障电网的稳定运行具有重要意义。基于华东电网新能源建设现状及未来发展规划,分析了华东地区风电和光伏的出力特性及影响电网新能源消纳承载能力的主要因素。在此基础上,进一步提出了考虑新能源出力特性的改进典型日法,并用于评估华东电网在不同场景下的新能源消纳承载能力,验证了所提方法的有效性,其结果可服务于电网的规划和调度运行。

考虑新能源出力不确定性的可用输电能力在线评估方法

准确、高效地在线计算新能源送出断面的可用输电能力(ATC)对于在维持系统安全稳定运行的前提下提高新能源消纳能力具有重要意义提出一种考虑新能源出力不确定性的ATC在线评估方法,在各新能源电厂出力区间概率的基础上进行概率潮流计算,获得关键输电断面的功率区间及其概率;评估断面功率区间故障后新能源机组脱网和受端负荷损失情况,获得运行风险;以收益与运行风险差值最大化为目标获得断面的ATC值。某实际电网算例验证了所提方法的有效性.

一种基于实际数据驱动的新能源出力对电网线损影响评估方法

以风电、光伏为代表的大规模可再生能源接入对电网线损评估及降损管理工作带来了较大挑战。提出一种基于实际运行数据驱动的新能源出力对电网线损影响分析方法,首先根据输电线路典型模型对输电线路线损进行分析,将其表示为输送有功功率的二次多项式函数,然后将其扩展到全网,并据此构建了全网等值线损评估模型;对于等值线损模型中的未知参数,提出基于实际运行数据拟合的模型解析方法。最后,以某省级电网为例,对所提线损评估模型误差、不同发电类型线损率灵敏度因子及新能源出力对线损影响等进行了分析,对所提模型的有效性进行了验证。

考虑新能源不确定性的调度计划安全稳定校核方法

基于发生概率最高的新能源功率预测数据进行确定性调度计划安全稳定校核,其结论与电网实际情况相差较大。为提高安全稳定校核结果的适应性,提出一种考虑新能源不确定性的调度计划安全稳定校核方法。基于传统确定性调度计划安全稳定量化评估结果,构建计及新能源场站预测功率置信区间约束的安全稳定裕度最小化模型,实现高风险计划方式的有效识别。基于有功灵敏度对新能源场站进行等值聚合和不确定性变量降维,提高安全稳定裕度最小化模型的求解效率。基于并行处理平台进行调度计划多方式分组并行安全校核,得到考虑新能源功率预测不确定性的安全稳定校核结果。所提方法可有效提升高比例新能源电网调度计划安全稳定校核的准确性和时效性。实际电网算例验证了所提方法的有效性。

基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法

双碳目标背景下,具有区域特征和性能特点的新能源出力预测模型层出不穷,如何甄别利用当前存在的海量预测模型是当前实际应用中预测人员关注的问题。因此,提出了基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法,将新能源出力预测分为基础模型层和模型推理层。在基础模型层中,基于不同区域特征数据集对具有不同特点的预测模型进行训练。而在模型推理层,设计了“输入信息节点-输入边-模型节点-潜在联系边-预测结果”的异构图表示方法以完成异构信息的融合,并通过异构图注意力网络实现最优模型推理,从而获得精准的新能源预测结果。以中国西南某省风电场为算例对所提方法进行验证,结果表明所提方法风电预测误差低于9%,且直接迁移于无数据新建场站上的预测表现优于其他方法。

基于新能源需求响应的RIES多能源云储能规划

本文研究利用基于新能源需求响应的可再生能源集成系统(Renewable Integrated Energy System,RISE)多能源云储能规划,以提高能源系统的效能。构建了多能源云储能模式的基本架构,包括在云储能模式中2个主体交互模型和考虑多能源云储能的能源集线器结构。在此基础上,设计用户侧充放能优化决策模型并提出相应的求解算法,以优化用户侧充放能。研究发现,在实际应用中,采用这种基于新能源需求响应的多能源云储能规划能够减少能源浪费,提高能源利用率,同时满足用户需求。该研究对推动清洁能源的可持续发展、提高能源系统的智能化水平具有重要意义。

基于Wasserstein条件生成对抗网络的新能源出力场景生成方法

由于气象、地理等因素的影响,新能源发电具有很强的不确定性,对电网的运行稳定性以及优化调度提出了挑战,因此对不确定性进行准确描述成为亟须解决的关键问题。提出了一种基于Wasserstein条件生成对抗网络(Wasserstein conditional generative adversarial networks, Wasserstein CGAN)的新能源出力场景生成方法。该方法以新能源电站的历史风力获取量和地区电能需求量作为条件值,以风电出力作为目标值,通过生成对抗网络的对抗训练,得到条件值和目标值之间的关联关系,进而根据条件值生成符合目标值真实概率分布的出力场景数据。为验证该方法的有效性,将该方法与传统的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks, WGAN)模型对比,在实际的风电出力数据集上进行模型搭建和测试,并采用数据可视化及统计学习指标进行评估,结果表明Wasserstein CGAN方法具有更准确的场景生成结果。

基于短路比约束的受端电网新能源并网出力优化方法研究

在大规模分布式新能源发电资源接入受端电网的情况下,如何能够在保证受端电网并网点处暂态电压稳定性的同时,优化受端电网新能源发电机组的出力,是须要解决的关键问题。文章研究一种基于短路比约束的受端电网新能源并网出力优化方法。首先,通过构建受端电网等效模型,分析分布式新能源发电机组接入后,受端电网暂态电压稳定性的影响因素;其次,结合短路比的物理含义,建立新能源电网并网短路比模型,并将其作为研究受端电网并网点暂态电压稳定性的关键指标;再次,以受端电网新能源弃电成本、火电机组运行成本最小为优化目标,考虑短路比等其他约束条件,建立受端电网新能源出力优化模型,并进行求解;最后,仿真验证所建立的模型,结果表明,优化模型可在一定程度上提高受端电网中新能源的出力水平。

新能源发电出力特性指标及其数据化应用

大规模新能源接入电网,其出力的波动性及随机性将对电网规划设计、电网安全经济运行带来较大影响。为解决电网规划相关计算中需结合新能源出力特性量化其出力的问题,分析了某地区电网已投产风电场及光伏电站出力运行出力历史数据,建立了风电及光伏发电出力自然特性指标体系,构建风电及光伏发电月平均出力、日最大出力概率分布、日平均出力、分时段利用小时数、全时段及分时段的出力-概率分布、全时段及分时段的出力-累积电量分布、小时出力-保证率等指标。分析该地区电网风电及光伏发电出力年特性、季特性、日特性等,通过算例分析验证了所提出指标体系的实用性。研究成果可以很好地应用于含新能源接入系统的电网规划及电网运行方式分析。

考虑难度分级的新能源月度电力平衡策略与风险管理研究

合理制定新能源月度发电计划是实现可靠供电和新能源充分消纳的重要前提。本文提出一种考虑难度分级的新能源月度电力平衡策略与风险管理方法,首先基于峰荷时段历史出力数据,计算日最大同时率出现概率最大值,作为新能源参与平衡比例,进而评估不同平衡比例可能产生的最大偏差及平衡风险,确定平衡难度等级,最后根据平衡难度给出相应保障措施。算例结果验证了本文所提方法的有效性。

基于典型代表电站和改进SVM的区域光伏功率短期预测方法

准确的区域光伏功率预测作为解决光伏并网消纳和多能互补问题的技术之一受到越来越多的关注,提出一种基于典型代表电站和改进支持向量机(SVM)的区域光伏功率短期预测方法。通过K-means聚类将同一地区光伏电站划分到不同汇聚区,使用历史数据和3种数学相关系数计算得到各汇聚区典型代表电站,并通过4类光伏功率指标分析各典型代表电站与汇聚区的一致性,基于此,以改进SVM代替传统的滚动预报形成区域功率预测模型。实际算例分析表明,所提方法可提升区域光伏功率短期预测精度。