含热电联产机组的分布式能源集群动态划分方法

分布式能源系统主要是分布在用户侧的能源梯级利用系统,在实际应用中能够有效减少中间输送环节的能源消耗,提高资源利用效率。在传统能源资源日益紧缺时期,由于人们对电能质量要求较高,同时国家发展中更多注重环保问题,该系统逐渐得到社会各界的高度关注和重视。基于此,本文主要分析含热电联产机组的分布式能源集群动态划分方法,提出其优化路径与启示建议,旨在优化调控分布式能源,提高能源利用质量和效率。

基于光伏电站为主的新能源集群动态划分探究

在高效的电网运行当中,其中一个重要的措施就是划分新能源的"集群动态"。文章基于光伏电站为主的新能源集群动态划分,对光伏发电的"平滑效应"进行分析,利用光伏电站的趋势性,来解释光伏电站不一致的出力变化,以平滑效应,解释光伏电站为主的新能源集群的动态划分的探究。最后以仿真算例,对光伏电站的度量标准以及集群进行了划分。

基于预测信息二维坐标动态划分的风电集群功率超短期预测

风电集群的大规模并入电网对功率预测的准确度提出了更高的要求。为能充分利用预测功率信息和数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)信息,该文提出一种基于功率变化趋势和风速变化波动的二维坐标的风电场动态分群方法。将4h时间尺度的预测过程分成4个等长时间尺度的循环过程,在每次1h的循环过程中应用平衡迭代规约和聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)对各场站的二维坐标聚类,完成对集群的划分,根据划分结果构建训练集,通过门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型完成各子集群的功率预测,重复这一过程直至完成4h的超短期功率预测。算例结果表明,所提方法的预测精度相比静态划分提升1.8%,相比统计升尺度提升4.31%,可有效提高风电集群的功率超短期预测准确度。