基于联合时序场景和改进TCN的高比例新能源电网负荷预测

为充分挖掘新型电力系统建设过程中高比例新能源并网对负荷预测的影响,以风光负荷数据为研究对象,提出一种基于联合时序场景和改进型时间卷积网络的短期负荷预测方法。首先,基于3σ准则对风光负荷历史数据进行分析,剔除异常数据,然后应用联合时序场景刻画负荷需求与风光出力的相关性,分类出不同负荷预测场景。接着,利用随机森林算法进行负荷预测特征量提取,构建随机森林时间卷积网络(RF-TCN)预测模型,并采用Bootstrap算法对预测结果进行修正。最后,以甘肃省2022年数据为例进行仿真,并设置4种对比算例。仿真结果证明了所提方法的有效性,以期在新型电力系统建设过程中发挥积极作用。

基于联合时序场景和源网荷协同的分布式光伏与储能优化配置

主动配电网可通过协同调度灵活性资源促进分布式光伏(DPV)电量消纳,为此提出基于联合时序场景和源-网-荷协同的DPV与储能系统(ESS)联合优化配置方法。基于动态弯曲时间特性提出光-荷联合时序场景生成方法,处理源-荷不确定性和时序相关性;建立源、网、荷、储灵活性资源数学模型;以DPV全年总发电量最大为目标,兼顾配电网经济性,建立DPV与ESS联合优化配置的混合整数线性规划模型。以某51节点标准测试系统为例验证所提方法的有效性,量化分析不同灵活性资源对DPV消纳的提升效果。

基于改进场景聚类法的主动配电网中分布式电源准入容量规划

随着电力市场的不断拓展,将出现拥有分布式电源的主动用户,在主动配电网中高渗透率地接入可再生能源成为主要的市场模式之一。在市场机制的作用下,主动用户进行可再生能源最优配置时,不仅要考虑利润的问题,还需要充分考虑主动配电网的消纳能力。基于联合时序场景对主动配电网中分布式电源的准入容量进行研究。首先,针对分布式电源及负荷的不确定性问题建立了联合时序场景,并对已有的聚类算法进行了改进,高效地实现了联合时序场景削减;其次,在主动配电网中充分考虑网络潮流优化及电压控制对分布式电源的消纳影响,基于联合时序场景,建立了计及有功控制、无功补偿、变压器有载调压三种主动管理策略下的分布式电源准入容量模型;最后,通过IEEE33节点配电网对上述模型进行算例分析,验证了所提方法及模型的正确性及有效性。