数据驱动下考虑多预测误差带信息的多场景随机优化调度

针对高比例可再生能源接入电网后省级电网面临的风光功率预测不确定性大、调度决策难等问题,提出一种多场景随机优化调度模型。基于核密度估计方法引入调度预测误差带的概念,结合风光聚合场站的预测出力和实际出力构建计及时间相关性的海量随机场景,结合改进的K-means聚类与同步回代消除算法进行场景缩减,引入布莱尔分数评价削减后随机场景的性能;基于风光随机出力场景,考虑供热系统中的热用户舒适度,构建日前随机优化调度模型。基于新疆电网实际网架结构和风光实际历史出力数据进行算例验证,结果表明:所提方法生成的风光出力随机场景可以更好地描述风光的预测轨迹;相较于传统日前调度方法,基于场景法的随机优化调度模型可有效提升风光可再生能源消纳率;以供热系统中热用户舒适度为导向,热电联产机组参与热力系统热电调节可进一步降低风光弃电率。

天基预警卫星弹道预报能力仿真分析

天基预警卫星对导弹位置和速度的预测误差是引导信息中的重要组成部分,直接影响到远程预警雷达和跟踪制导雷达的搜索性能。根据天基预警卫星视线角误差和导弹目标经验数据,设计导弹预报误差估计模型,计算预报误差带半径。仿真结果表明:通过对理想弹道目标进行观测误差协方差分析,可以获得预警卫星观测的水平及垂直平面预测误差带。