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题名风电和光伏发电功率联合预测与预调度框架
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作者
叶林
裴铭
李卓
宋旭日
罗雅迪
汤涌
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机构
中国农业大学信息与电气工程学院
电网安全全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3823-3836,共14页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB2403000)
国家电网有限公司科技(522722230034)
国家自然科学基金新型电力系统联合基金重点项目(U22B20117)。
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文摘
随着多区域互联电力系统的发展,风电、光伏等新能源发电大规模并网,风电-光伏功率的联合预测和协调调度是必然趋势和迫切需求。为此,从风电-光伏发电的时空相关性分析出发,对风电-光伏功率时空耦合、风电光伏联合预测建模、风电光伏联合预测模型参数优化、考虑风电-光伏联合预测的电力系统预调度等方面进行了分析讨论。首先,研究揭示风电-光伏功率在时间-空间上的交互影响机理,提出面向多时间尺度的风电-光伏功率时间互补性分析方法,建立风电-光伏发电空间相关性量化模型,构建基于多阶图卷积神经网络风电-光伏发电时空耦合模型;基于此,研究提出了融合异构图神经网络的风电-光伏联合预测方法,建立了风电-光伏联合预测模型参数优化模型,构建了新能源有功功率预测误差矢量评价体系,为风电-光伏联合发电系统的协调调度和控制提供决策支撑;在风电-光伏联合发电预测的基础上,采用风电、光伏发电时间互补、空间互济的思路探讨了风电-光伏联合的电力系统预调度策略和方法,对不同时间尺度风电-光伏的协调调度策略进行了剖析,建立了电网-区域-集群-场站空间递阶的风电-光伏联合发电系统分层调度框架。最后,展望了未来风电-光伏联合预测与预调度方面应研究的方向。
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关键词
风电-光伏联合预测
时空相关性
异构图神经网络
风电-光伏协调调度
电力系统预调度
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Keywords
wind-PV joint prediction
spatio-temporal correlation
heterogeneous graph neural network
wind-PV coor-dinated scheduling
power system pre-dispatch
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分类号
TM7
[电气工程—电力系统及自动化]
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