风电功率预测与消纳策略

风电功率预测与消纳策略
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作者: ,
出版社: 科学出版社
2020-11
版次: 1
ISBN: 9787030664501
定价: 99.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 154页
分类: 工程技术
  • 风电与生俱来的不确定性和波动性给电网带来了前所未有的冲击,弃风问题一直是困扰风电等可再生能源发展的瓶颈。为了促进风电消纳,《风电功率预测与消纳策略》基于风电特性,针对弃风的技术因素,分别从风电侧和电网侧展开研究。通过提高风电预测精度、加强风电预测误差评估等风电侧技术方法降低风电不确定性的影响;通过将风电预测误差、风电爬坡事件等纳入含风电电网经济调度模型等电网侧技术方法降低风电不确定性和波动性的影响。另外,通过对优化算法的研究,提高复杂经济调度模型的求解能力。 目录  
    前言  
    第1章 绪论 1  
    1.1 风电特性对电网的影响 1  
    1.2 风电预测研究现状 2  
    1.3 基于风电消纳的电网调度模型与策略研究现状 3  
    1.4 调度模型优化求解方法研究现状 7  
    1.5 本书工作 9  
    参考文献 9  
    第2章 基于主成分相空间重构的风电功率预测 16  
    2.1 引言 16  
    2.2 相空间重构法基本原理 16  
    2.3 基于主成分分析的风电功率相空间重构 17  
    2.4 风电功率预测模型结构 18  
    2.5 仿真研究 19  
    2.5.1 M-G 时间序列预测性能分析 19  
    2.5.2 风电功率预测性能分析 20  
    2.6 本章小结 27  
    参考文献 28  
    第3章 基于 VMD-LSTM 的风电功率多步预测方法 30  
    3.1 引言 30  
    3.2 VMD 与风电特性分析 30  
    3.2.1 VMD 基本原理 30  
    3.2.2 风电特性分析 32  
    3.3 LSTM 与风电功率实时预测 35  
    3.3.1 LSTM 基本原理 35  
    3.3.2 基于 LSTM 的实时预测模型 36  
    3.4 仿真研究 38  
    3.4.1 VMD 分解层数分析 38  
    3.4.2 多步预测性能分析 41  
    3.5 本章小结 48 
    参考文献 48  
    第4章 基于改进长短记忆网络的风电功率预测 50  
    4.1 引言 50  
    4.2 改进思路 51  
    4.3 改进长短记忆网络结构 51  
    4.3.1 网络输入 51  
    4.3.2 记忆单元 53  
    4.3.3 输出单元 54  
    4.4 仿真研究 54  
    4.4.1 记忆单元状态分析 54  
    4.4.2 网络学习与预测性能分析 55  
    4.4.3 与其他预测方法比较 57  
    4.5 本章小结 59  
    参考文献 59  
    第5章 基于字典学习的风电预测误差实时评估方法 61  
    5.1 引言 61  
    5.2 预测误差关联参数分析 61  
    5.3 基于字典学习的误差关联参数处理 63  
    5.4 预测误差评估模型结构 64  
    5.5 仿真研究 64  
    5.5.1 与基于误差概率分布拟合的误差评估方法比较 64  
    5.5.2 不同风电预测方法的误差评估 68  
    5.6 本章小结 71  
    参考文献 71  
    第6章 基于改进径向移动算法的调度模型优化求解方法 73  
    6.1 引言 73  
    6.2 径向移动算法基本原理及存在问题 73  
    6.3 径向移动算法改进思路与实现方法 74  
    6.4 改进径向移动算法的性能测试 76  
    6.4.1 测试函数 76  
    6.4.2 测试结果分析 77  
    6.5 基于改进径向移动算法的电力系统经济调度模型优化求解 78  
    6.5.1 目标函数 78  
    6.5.2 约束条件 79  
    6.5.3 IEEE 30 节点系统调度优化求解 80 
    6.5.4 IEEE 39 节点系统调度优化求解 83  
    6.6 本章小结 87  
    参考文献 87  
    第7章 基于粒子扩散算法的含风电调度模型优化求解方法 89  
    7.1 引言 89  
    7.2 粒子寻优算法基本原理及存在问题 89  
    7.3 基于粒子扩散的优化算法 90  
    7.3.1 基于布朗运动的寻优粒子扩散 90  
    7.3.2 扩散密度 90  
    7.3.3 粒子扩散算法步骤 91  
    7.4 考虑机组污染物治理和风电成本的经济调度模型 91  
    7.4.1 污染物治理成本 91  
    7.4.2 风电成本 92  
    7.5 算例分析 93  
    7.5.1 测试函数 93  
    7.5.2 经济调度算例 93  
    7.6 本章小结 101  
    参考文献 101  
    第8章 基于风电预测误差实时补偿的电力系统多时间尺度滚动调度 104  
    8.1 引言 104  
    8.2 基于概率最优数据特征提取的风电功率预测误差估计 104  
    8.2.1 风电功率预测误差的影响因素分析 104  
    8.2.2 概率最优的数据特征提取方法分析 106  
    8.2.3 基于最优相关权重的预测误差估计 108  
    8.3 基于实时误差补偿的多时间尺度滚动调度模型的总体思路 109  
    8.4 日前调度模型 109  
    8.4.1 目标函数 110  
    8.4.2 约束条件 110  
    8.5 日内滚动修正模型 111  
    8.5.1 目标函数 111  
    8.5.2 约束条件 111  
    8.6 实时误差补偿模型 112  
    8.6.1 机组补偿子模型 112  
    8.6.2 储能补偿子模型 113  
    8.6.3 实时误差补偿主模型 114 
    8.7 算例分析 115  
    8.7.1 案例设置 115  
    8.7.2 IEEE 39 节点系统 116  
    8.7.3 IEEE 118 节点系统 124  
    8.8 本章小结 128  
    参考文献 129  
    第9章 考虑风电预测误差风险的电力系统经济调度 131  
    9.1 引言 131  
    9.2 风电预测误差分析 131  
    9.3 风电预测误差评估方法 133  
    9.3.1 基于主成分分析方法的评估参数预处理 133  
    9.3.2 基于支持向量机的预测误差评估模型 135  
    9.4 考虑风电预测误差风险的经济调度模型 135  
    9.5 算例分析 136  
    9.5.1 风电场与火电厂之间的关系分析 136  
    9.5.2 风电场之间的关系分析 140  
    9.6 本章小结 141  
    参考文献 142  
    第10章 考虑风电爬坡事件的电力系统协调调度 143  
    10.1 引言 143  
    10.2 考虑风电爬坡事件的火/储协调策略 144  
    10.2.1 风电爬坡事件分析 144  
    10.2.2 应对风电爬坡事件的火/储协调策略及分析 145  
    10.3 考虑风电爬坡事件的火/储调度模型 147  
    10.3.1 目标函数 147  
    10.3.2 约束条件 147  
    10.4 算例分析 149  
    10.4.1 风电上爬坡事件调度 149  
    10.4.2 风电下爬坡事件调度 151  
    10.5 本章小结 153  
    参考文献 153
  • 内容简介:
    风电与生俱来的不确定性和波动性给电网带来了前所未有的冲击,弃风问题一直是困扰风电等可再生能源发展的瓶颈。为了促进风电消纳,《风电功率预测与消纳策略》基于风电特性,针对弃风的技术因素,分别从风电侧和电网侧展开研究。通过提高风电预测精度、加强风电预测误差评估等风电侧技术方法降低风电不确定性的影响;通过将风电预测误差、风电爬坡事件等纳入含风电电网经济调度模型等电网侧技术方法降低风电不确定性和波动性的影响。另外,通过对优化算法的研究,提高复杂经济调度模型的求解能力。
  • 目录:
    目录  
    前言  
    第1章 绪论 1  
    1.1 风电特性对电网的影响 1  
    1.2 风电预测研究现状 2  
    1.3 基于风电消纳的电网调度模型与策略研究现状 3  
    1.4 调度模型优化求解方法研究现状 7  
    1.5 本书工作 9  
    参考文献 9  
    第2章 基于主成分相空间重构的风电功率预测 16  
    2.1 引言 16  
    2.2 相空间重构法基本原理 16  
    2.3 基于主成分分析的风电功率相空间重构 17  
    2.4 风电功率预测模型结构 18  
    2.5 仿真研究 19  
    2.5.1 M-G 时间序列预测性能分析 19  
    2.5.2 风电功率预测性能分析 20  
    2.6 本章小结 27  
    参考文献 28  
    第3章 基于 VMD-LSTM 的风电功率多步预测方法 30  
    3.1 引言 30  
    3.2 VMD 与风电特性分析 30  
    3.2.1 VMD 基本原理 30  
    3.2.2 风电特性分析 32  
    3.3 LSTM 与风电功率实时预测 35  
    3.3.1 LSTM 基本原理 35  
    3.3.2 基于 LSTM 的实时预测模型 36  
    3.4 仿真研究 38  
    3.4.1 VMD 分解层数分析 38  
    3.4.2 多步预测性能分析 41  
    3.5 本章小结 48 
    参考文献 48  
    第4章 基于改进长短记忆网络的风电功率预测 50  
    4.1 引言 50  
    4.2 改进思路 51  
    4.3 改进长短记忆网络结构 51  
    4.3.1 网络输入 51  
    4.3.2 记忆单元 53  
    4.3.3 输出单元 54  
    4.4 仿真研究 54  
    4.4.1 记忆单元状态分析 54  
    4.4.2 网络学习与预测性能分析 55  
    4.4.3 与其他预测方法比较 57  
    4.5 本章小结 59  
    参考文献 59  
    第5章 基于字典学习的风电预测误差实时评估方法 61  
    5.1 引言 61  
    5.2 预测误差关联参数分析 61  
    5.3 基于字典学习的误差关联参数处理 63  
    5.4 预测误差评估模型结构 64  
    5.5 仿真研究 64  
    5.5.1 与基于误差概率分布拟合的误差评估方法比较 64  
    5.5.2 不同风电预测方法的误差评估 68  
    5.6 本章小结 71  
    参考文献 71  
    第6章 基于改进径向移动算法的调度模型优化求解方法 73  
    6.1 引言 73  
    6.2 径向移动算法基本原理及存在问题 73  
    6.3 径向移动算法改进思路与实现方法 74  
    6.4 改进径向移动算法的性能测试 76  
    6.4.1 测试函数 76  
    6.4.2 测试结果分析 77  
    6.5 基于改进径向移动算法的电力系统经济调度模型优化求解 78  
    6.5.1 目标函数 78  
    6.5.2 约束条件 79  
    6.5.3 IEEE 30 节点系统调度优化求解 80 
    6.5.4 IEEE 39 节点系统调度优化求解 83  
    6.6 本章小结 87  
    参考文献 87  
    第7章 基于粒子扩散算法的含风电调度模型优化求解方法 89  
    7.1 引言 89  
    7.2 粒子寻优算法基本原理及存在问题 89  
    7.3 基于粒子扩散的优化算法 90  
    7.3.1 基于布朗运动的寻优粒子扩散 90  
    7.3.2 扩散密度 90  
    7.3.3 粒子扩散算法步骤 91  
    7.4 考虑机组污染物治理和风电成本的经济调度模型 91  
    7.4.1 污染物治理成本 91  
    7.4.2 风电成本 92  
    7.5 算例分析 93  
    7.5.1 测试函数 93  
    7.5.2 经济调度算例 93  
    7.6 本章小结 101  
    参考文献 101  
    第8章 基于风电预测误差实时补偿的电力系统多时间尺度滚动调度 104  
    8.1 引言 104  
    8.2 基于概率最优数据特征提取的风电功率预测误差估计 104  
    8.2.1 风电功率预测误差的影响因素分析 104  
    8.2.2 概率最优的数据特征提取方法分析 106  
    8.2.3 基于最优相关权重的预测误差估计 108  
    8.3 基于实时误差补偿的多时间尺度滚动调度模型的总体思路 109  
    8.4 日前调度模型 109  
    8.4.1 目标函数 110  
    8.4.2 约束条件 110  
    8.5 日内滚动修正模型 111  
    8.5.1 目标函数 111  
    8.5.2 约束条件 111  
    8.6 实时误差补偿模型 112  
    8.6.1 机组补偿子模型 112  
    8.6.2 储能补偿子模型 113  
    8.6.3 实时误差补偿主模型 114 
    8.7 算例分析 115  
    8.7.1 案例设置 115  
    8.7.2 IEEE 39 节点系统 116  
    8.7.3 IEEE 118 节点系统 124  
    8.8 本章小结 128  
    参考文献 129  
    第9章 考虑风电预测误差风险的电力系统经济调度 131  
    9.1 引言 131  
    9.2 风电预测误差分析 131  
    9.3 风电预测误差评估方法 133  
    9.3.1 基于主成分分析方法的评估参数预处理 133  
    9.3.2 基于支持向量机的预测误差评估模型 135  
    9.4 考虑风电预测误差风险的经济调度模型 135  
    9.5 算例分析 136  
    9.5.1 风电场与火电厂之间的关系分析 136  
    9.5.2 风电场之间的关系分析 140  
    9.6 本章小结 141  
    参考文献 142  
    第10章 考虑风电爬坡事件的电力系统协调调度 143  
    10.1 引言 143  
    10.2 考虑风电爬坡事件的火/储协调策略 144  
    10.2.1 风电爬坡事件分析 144  
    10.2.2 应对风电爬坡事件的火/储协调策略及分析 145  
    10.3 考虑风电爬坡事件的火/储调度模型 147  
    10.3.1 目标函数 147  
    10.3.2 约束条件 147  
    10.4 算例分析 149  
    10.4.1 风电上爬坡事件调度 149  
    10.4.2 风电下爬坡事件调度 151  
    10.5 本章小结 153  
    参考文献 153
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