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。

基于数据优化和CQR-CNN-BiGRU模型的光伏功率超短期区间预测

现有光伏功率区间预测算法通常侧重于提高覆盖率和缩小预测区间,未能充分考虑实际调度中的经济成本和风险成本,从而限制了这些算法在调度决策方面的实际应用。引入了“最优置信度”概念,提出了一种创新的光伏功率区间预测方法,将数据优化与CQR算法以及CNN-BiGRU神经网络模型相结合。首先对经预处理后的光伏功率序列进行优化,采用分解-重构的思想,将光伏功率序列分解为趋势分量、周期分量和随机分量;然后结合多个气象因素,分别输入经改进麻雀搜索算法优化的CQRCNN-BiGRU神经网络中,建立各自的区间预测模型,叠加三个分量的区间预测结果,实现光伏功率的区间预测。仿真结果表明,所提方法的预测区间能够更接近预设的最优置信度,同时能够快速、有效地获得更高质量的预测区间。