含风电的电力系统多时间尺度经济调度研究_丁宁

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基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究开题报告

基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究开题报告一、研究背景随着全球经济和能源需求不断增长，可再生能源逐渐成为一种主要能源形式。

风能作为其中的一种重要的可再生能源，其装机容量已经成倍增长，变为一种大规模发电源。

然而，由于电力系统的复杂性和不稳定性，将风电场集成到电力系统中会给系统带来一定的挑战。

在实现环境友好的可持续发展的目标方面，风电场的使用对于电力系统环境经济调度的研究变得更加重要。

在电力系统环境经济调度领域中，目前的工作主要集中在单一目标优化问题上，如最小化电力系统的故障率、最小化总成本或最大化可靠性等。

但是，这种方法通常不能解决多目标优化问题，如如何同时降低系统的总体成本和CO2排放量等问题。

因此，开展基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究，具有重要的理论价值和实用意义。

二、研究内容及方法本研究的核心内容是基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度。

具体内容包括：1.建立包括传统火电站和风电场在内的电力系统模型。

2.设计多目标优化算法，通过考虑系统总成本、环境影响和电力供应可靠性等因素最小化多个目标函数。

3.使用深度学习算法对电力系统的可靠性进行预测，提高多目标优化算法的准确性和可靠性。

4.通过仿真实验验证基于多目标优化算法的含风电场电力系统环境经济调度的有效性和可行性。

为了实现上述目标，本研究将采用基于机器学习、深度学习、多目标优化算法等的方法，结合实际数据对模型进行训练，并通过仿真实验验证模型的有效性和可行性。

三、预期研究成果通过本研究的实施，预期获得以下成果：1.设计并实现基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度算法；2.分析系统的成本、环境影响和可靠性等多个目标函数之间的复杂关系，并给出优化结果；3.验证多目标优化算法的准确性和可靠性，为优化电力系统的经济性和环境友好性提供有效的决策支持；4.提供基于深度学习方法的电力系统可靠性预测模型，提高算法的有效性和可靠性；5.为电力系统环境经济决策提供理论和实践层面的指导，具有实际应用价值。

电力系统中的风力发电优化调度研究

电力系统中的风力发电优化调度研究随着可再生能源的快速发展，风力发电作为其中的重要组成部分，正逐渐成为电力系统中的主导能源之一。

然而，由于风力发电的不确定性和不稳定性，如何实现风力发电的优化调度成为电力系统研究领域的一个重要挑战。

本文将就电力系统中风力发电的优化调度研究进行探讨，旨在提出有效的解决方案，促进风力发电在电力系统中的可持续发展。

一、风力发电的关键特点和挑战风力发电作为一种可再生能源，具有许多优势，包括零排放、资源丰富、潜力大等。

然而，由于风力发电依赖于风速和风向等自然条件，其电力输出具有不确定性和不稳定性。

这给电力系统的运行和调度带来了许多挑战。

首先，由于风速无法可靠预测，风力发电的功率输出难以确定，这给电力系统的稳定性带来威胁。

其次，电力系统需要满足用户的需求，对风力发电的功率输出有一定的要求，而如何将风力发电的不确定性与用户需求相匹配也是一个难题。

此外，风力发电的分布广泛，不同风电场之间的风力特性存在差异，如何将不同风电场的风力发电协调起来，提高整体效益也是一个挑战。

二、风力发电优化调度的目标和方法风力发电优化调度的目标是在保证电力系统安全稳定运行的前提下，最大限度地利用风能资源，实现经济效益最大化。

为了实现这一目标，研究者们提出了许多优化调度方法。

其中，基于数学建模的方法是最常用的方法之一。

通过对风力发电机组、传输线路和负荷等进行建模，构建起一个能够描述电力系统运行状态的数学模型。

然后，利用最优化算法求解该模型，得到最优的发电和输电策略。

另外，基于仿真优化的方法也得到了广泛应用。

通过建立一个电力系统的仿真模型，模拟风速变化、负荷需求变化等情况，然后通过优化算法寻找最优的发电和输电策略。

三、风力发电优化调度的关键技术风力发电优化调度的关键技术主要包括风速预测、风力发电机组出力预测、负荷预测和优化算法。

首先，风速预测是实现风力发电优化调度的基础。

通过对历史风速数据和气象因素的分析，建立风速预测模型，准确预测未来一段时间的风速，为优化调度提供准确的输入数据。

《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文

《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和普及，风电作为绿色能源的代表，在电力结构中的比重逐渐增大。

然而，风电的间歇性和随机性使得其功率预测存在不确定性，这给电力系统的经济调度带来了新的挑战。

本文将重点探讨风电功率预测的不确定性以及如何在这种不确定性下实现电力系统的经济调度。

二、风电功率预测的不确定性分析1. 风电功率预测技术的现状与挑战目前，风电功率预测技术主要通过建立数学模型和算法来对未来的风速和风电功率进行预测。

然而，由于自然风本身的随机性和复杂性，加上气象数据的不准确性和模型本身的局限性，导致预测结果往往存在较大的误差。

2. 不确定性的影响风电功率预测的不确定性对电力系统的稳定运行和电力市场的经济性产生显著影响。

预测误差可能导致电力系统供需失衡，增加备用容量的需求，进而影响电力系统的运行成本和经济效益。

三、电力系统经济调度的挑战与策略1. 经济调度的挑战在考虑风电功率预测不确定性的情况下，电力系统的经济调度需要更加精细和智能。

传统的调度策略往往难以应对风电功率的波动，需要寻找新的方法和策略来平衡电力系统的供需。

2. 优化调度策略（1）储能技术的应用：通过储能设备在风力资源丰富时储存电能，在需求高峰或风力不足时释放电能，可以有效平衡风电功率的波动。

（2）灵活的电源结构：发展多样化的电源结构，包括燃气轮机、抽水蓄能电站等，可以在短时间内快速调整发电量，应对风电功率的快速变化。

（3）智能调度系统：通过建立智能调度系统，实时收集和分析风电功率预测数据、电网负荷数据等信息，实现电力系统的实时优化调度。

（4）市场机制引导：通过建立完善的市场机制，引导发电企业积极参与电力市场的竞争，通过价格信号反映电力供需的变化，实现资源的优化配置。

四、综合策略与未来展望1. 综合策略针对风电功率预测的不确定性及电力系统的经济调度问题，应综合运用多种策略和技术手段。

包括提高风电功率预测的准确性和可靠性、发展多样化的电源结构、推广储能技术的应用、建立智能调度系统等。

《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文

《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一摘要：随着能源结构转型和清洁能源需求不断增长，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其预测技术成为了研究的热点。

本文综述了多时空尺度的风力发电预测方法，包括不同时间尺度的预测模型、主要影响因素、存在的问题及挑战，并探讨了未来可能的研究方向。

一、引言风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的应用。

然而，风力的不稳定性和间歇性给电网的稳定运行带来了挑战。

因此，准确预测风力发电的出力对于电力系统的优化调度、电网平衡以及风力发电场的经济运行至关重要。

多时空尺度的风力发电预测方法正是在这样的背景下提出的，其目的在于适应不同时间尺度的预测需求，为电力系统提供更加准确和全面的风力发电预测信息。

二、多时空尺度风力发电预测概述多时空尺度的风力发电预测方法主要涉及不同时间尺度的预测模型。

这些模型通常包括短期预测（如分钟级、小时级）、中期预测（日级、周级）和长期预测（月级、季度级）。

每种时间尺度的预测都有其特定的应用场景和需求。

三、主要预测方法与技术1. 短期风力发电预测：基于数值天气预报模型和风场实测数据，结合机器学习算法进行短期风速和功率的预测。

主要技术包括支持向量机、神经网络等。

2. 中期风力发电预测：主要利用历史数据和统计方法进行预测，如时间序列分析、灰色预测等。

这些方法能够捕捉到风速和功率的长期变化趋势。

3. 长期风力发电预测：通常基于气候模型和大气环流模型进行预测，能够提供关于未来一段时间内风力发电趋势的预测信息。

四、影响因素及挑战1. 影响因素：风速的时空分布特性、气象因素（如温度、湿度、气压等）、地形地貌等都是影响风力发电预测的重要因素。

此外，电力系统的运行状态和需求也会对预测结果产生影响。

2. 挑战：多时空尺度的风力发电预测面临的主要挑战包括数据的不确定性、模型的复杂性以及计算资源的限制等。

此外，如何将不同时间尺度的预测结果进行有效融合，提高预测的准确性和可靠性也是一个重要的研究方向。

含风电场的混合机会约束经济调度模型

含风电场的混合机会约束经济调度模型盛四清;孙晓霞【摘要】风电出力具有不确定性和波动性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验.针对系统中普遍存在的多重不确定因素,引入不确定规划理论,将风电和负荷出力的不确定性表示为预测误差的不确定性,并根据其不同特性,进行区别建模,考虑火电机组的阀点效应,建立同时含有模糊变量和随机变量的混合机会约束经济调度模型.采用模糊模拟和随机模拟技术相结合的混合模拟求解策略进行求解.通过引入机会约束使得调度决策具有控制风险和成本的能力,建模计及火电机组的阀点效应,使得计算结果更加符合实际情况.算例分析验证了所建模型的可行性和有效性.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2015(027)008【总页数】6页(P82-86,102)【关键词】风力发电;经济调度;风电预测误差;负荷预测误差;混合机会约束;混合模拟求解策略【作者】盛四清;孙晓霞【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,保定071000;华北电力大学电气与电子工程学院,保定071000【正文语种】中文【中图分类】TM73随着传统化石能源的日益枯竭以及环境保护问题的日益严峻，以风电为代表的清洁可再生能源得到了极大的重视和发展。

然而风电固有的间歇性和波动性给电力系统的调度运行带来了严峻的挑战，因此含风电场的电力系统经济调度问题也成为了研究热点[1-3]。

风电对调度的影响主要体现在其出力的不确定性上。

现有文献对风电的处理可分为3类[4]：确定性模型、随机模型以及模糊模型。

确定性模型就是调度时考虑风电的全部备用，这种方法会大大提高系统的运行成本，显然不可取。

可行的处理是将风电出力视为不确定变量，通过引入机会约束来协调风险和成本之间的关系。

如文献[5-6]将风电出力视为随机变量，通过风速-功率曲线转换得到相应的概率分布参数。

然而由于风电出力受到温度、湿度、气压等气象因素的影响，预测方法并不具有统计性质的误差，因此采用模糊参数表示更为合理。

消纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调度系统设计

消纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调度系统设计随着可再生能源的快速发展，特别是风电的大规模发展，如何有效地消纳风电能量成为一个迫切的问题。

由于风电的不稳定性，需要设计一个多时间尺度协调的有功调度系统，以保证风电的可靠性和经济性。

多时间尺度的有功调度系统主要包括三个层次：短期调度、中期调度和长期调度。

短期调度主要是针对每天电力需求的变化进行调度。

在短期调度中，首先需要通过风电场的实时监测数据，预测接下来一天的风速和风向。

根据风速和风向的预测结果，将风电机组的出力进行调整，以最大限度地消纳风电能量。

此外，还需要根据系统的负荷需求，灵活调整其他发电机组的出力，以保持系统的供需平衡。

中期调度主要是通过对历史数据的分析和建模，预测未来一周或一个月的风电出力，并制定相应的调度计划。

在中期调度中，可以利用过去历史数据对风电出力进行建模，然后根据天气预报等因素，对未来的风电出力进行修正。

同时，还需要结合系统的负荷需求，对其他发电机组的出力进行优化调整，以实现系统的经济运行。

长期调度主要是预测未来一年或更长时间尺度的风电出力，并制定相应的调度计划。

在长期调度中，需要考虑到季节、气候等因素对风电出力的影响，以及系统的负荷需求的变化。

可以通过建立复杂的模型，利用历史数据和气象数据预测未来的风电出力，并根据系统的负荷需求，制定相应的调度计划。

为了实现多时间尺度的协调调度，需要在短期、中期和长期调度之间进行信息共享和协调。

短期调度需要根据中期和长期调度的结果进行实时修正，以应对突发情况。

中期和长期调度也需要根据短期调度的实际情况进行调整和修正。

总之，消纳大规模风电需要设计一个多时间尺度协调的有功调度系统。

该系统需要通过短期、中期和长期调度的协调，以最大限度地消纳风电能量，保持系统的供需平衡和经济运行。

同时，该系统还需要实时监测风速和风向，根据预测结果对风电机组的出力进行调整，并灵活调整其他发电机组的出力。

多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略

多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略一、本文概述随着全球能源结构的转型和智能电网的快速发展，电力系统正面临着前所未有的挑战和机遇。

传统的电力调度模型主要依赖于刚性负荷，但在可再生能源大规模接入和用户需求多样化的背景下，电力系统的稳定性、经济性和可持续性受到了严重挑战。

因此，如何有效管理和调度柔性负荷，实现多时间尺度的协调互动响应，成为了当前电力系统研究的热点和难点。

本文旨在提出一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略。

通过对柔性负荷的精确建模和预测，结合电力系统的实际运行需求，构建了一个综合考虑经济、环境和社会效益的优化调度模型。

该模型能够实现在不同时间尺度下，柔性负荷与电力系统的协调互动，提高电力系统的稳定性、经济性和可持续性。

本文首先对柔性负荷的定义、分类及其在电力系统中的作用进行了深入分析和阐述。

在此基础上，提出了一种基于多时间尺度的柔性负荷互动响应调度框架，详细描述了各时间尺度下的调度目标和约束条件。

接着，通过构建优化调度模型，实现了对柔性负荷的精细化管理和调度。

通过算例分析和仿真实验，验证了所提模型和策略的有效性和可行性。

本文的研究不仅为电力系统调度提供了新的思路和方法，也为实现电力系统的可持续发展和能源转型提供了有力支持。

未来，我们将继续深入研究柔性负荷的互动响应特性和调度策略，为构建更加智能、高效、环保的电力系统做出更大贡献。

二、多时间尺度协调调度模型在电力系统中，负荷的调度和管理是一个复杂而关键的任务。

传统的调度模型往往只关注单一的时间尺度，难以应对现代电力系统中负荷的多样性和不确定性。

因此，本文提出了一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型，旨在更好地平衡电力供需，提高电力系统的稳定性和经济性。

该模型将负荷调度过程分为多个时间尺度，包括短期、中期和长期。

每个时间尺度都有不同的调度目标和策略，以适应不同的负荷特性和市场需求。

在短期时间尺度上，模型主要关注实时负荷的预测和调度，以确保电力系统的稳定运行。

电力系统经济调度

2．发电报价曲线是任意的
电力市场条件下，各发电公司为了获取最大利润，报价是任意的，而不像传统电力系统经济调度模式下那样发电机的成本曲线有一定的规律（一般是单调的）。电力市场条件下报价曲线可能存在单调上升、单调下降、无规律报价曲线等多种情况，如图所示。
因此，经济调度算法应做多种准备，既可以处理不降的报价曲线，又可处理下降(甚至波动)的报价曲线，不能为此“削足适履” 。同时，电力市场条件下竞价的单位可以是机组、发电厂和发电公司，竞价的周期可以是年、月、日、时。
三、经济调度的发展
80年代中期最优潮流计算技术已趋成熟，但实用化进程仍然缓慢。这一时期实用的主要是基于简化模型和线性规划技术的有功安全约束调度。 80年代末电力系统经济调度，可归纳为经济调度模型、短期调度计划、长期运行计划和实时发电控制等四个方面
三、经济调度的发展
现在国家新提出了节能发电调度，并颁布了《节能发电调度办法》。节能发电调度是指在保障电力可靠供应的前提下，按照节能、经济的原则，优先调度可再生和清洁发电资源，按机组能耗和污染物排放水平由低到高排序，依次调用发电资源，最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放。
5．联合电力系统经济调度
随着电力网的不断扩大和电网互联，临近的电力网通过联络线连接在一起运行，由此可以错开峰荷，降低备用容量、充分利用对方资源，这就需要考虑联合电力系统经济调度问题，其目的是确定各系统间的联络线交换功率计划，以协调更大范围的运行经济效益。
6．考虑安全约束的经济调度
仅仅考虑经济特性编制的调度计划不一定实用，因为它可能不满足系统的安全约束。实际电力系统调度计划总是要把安全放在第一位的，因为电网事故所造成的经济损失要远远大于经济调度带来的效益，因此必须研究考虑安全约束的经济调度。如果两个区域间的传输线或功率流超过传输线实际物理能力极限时，就要减少相应的实际发电功率，不再考虑经济性。

运行可靠性的含风电电力系统优化调度研究

运行可靠性的含风电电力系统优化调度研究作者：杜宇才庆久周繁冯秋语张少权来源：《名城绘》2018年第05期摘要：随着传统化石能源的日益消耗，人们不断加强了对新能源的研究和利用，在所有新能源中，对风能的运用相对较早，技术水平也相对较高，并且风能发电无论如何都不会对自然生态造成任何形式的破坏。

随着我国风电并网容量的提升，过去那种一味地通过协调优化常规机组以适应风电全额并网的模式已经不再适应，因此，优化调度风电并网运行就成为当前电力行业在研究利用风电能源时首先考虑的问题。

关键词：运行；可靠性；含风电电力系统；优化调度目前，经济建设在全球范围内大力开展，出现了能源消耗严重的情况，并且环境和生态的污染也在不断加大，因此如何应用清洁能源是当今时代最具关注度的话题。

风能的运行相对所有被利用的新能源中是被运用较早的，具备相对较高的技术水平，且对自然生态环境而言，无论如何风能发电对其都不会引起任何模式的损坏。

随着风电的并网容量在持续提升，以往那种以协调优化常规机组为媒介来迎合风电全额并网的方式已无法适应，所以，目前电力企业对风电能源的研究会着重考虑优化调度。

1、含风电电力系统运行可靠性概述目前环境和能源危机在世界范围内都在不断地加重，因此很多国家都开始研究风能的利用。

在风能的开发和利用中风电的并网运行属于一个非常重要的发展趋势。

作为一种绿色可再生资源，风电在电力公司的调度中属于首先要考虑的，随后再对剩下的传统的机组进行调度。

然而风电本身具有随机性和不确定性等特点，所以国内外现在都在深入地研究含风电电力系统优化调度策略。

之前的电力系统优化调度主要分为两种，也就是动态优化调度和静态优化调度，其中的动态优化调度主要是针对整个调度周期内各个时间段的联系进行考虑，因此能够将整个系统的运行状况很好地反映出来。

因为风电具有随机变化的特性，所以要做好对风功率的预测。

以不同的用电目的为依据可以将电力系统的可靠性划分为两种，也就是运行可靠性和规划可靠性。

风电并网电力系统环境经济调度优化分析

风电并网电力系统环境经济调度优化分析作者：金晶亮张明明李晨宇丁浩钱润康来源：《中国石油大学学报(社会科学版)》2018年第01期摘要：环境经济调度是电力系统中非常重要的优化问题，随着风电并网容量的不断增加，有必要在环境经济调度中考虑风电的不确定性，为此，需建立适用于风电并网电力系统的环境经济调度模型。

除了传统的因素，该模型在经济效益和环境保护两方面分别表述由于低估或高估风电出力而引起的惩罚、备用因素。

同时利用风速与风能的关系推导出风电出力的统计特征，进而完成模型的确定性转化。

通过对电力系统的仿真模拟发现：（1）当风电场归其他发电集团所有时，电力系统的最优计划出力高度依赖于惩罚成本系数、备用成本系数及惩罚排放系数，而对备用排放系数则没有显著影响。

（2）当风电场归电网所有时，电力系统的最优计划出力高度依赖于惩罚成本系数、惩罚排放系数，而对备用成本系数、备用排放系数则没有显著影响。

关键词：环境经济调度；风电；惩罚成本；备用成本；惩罚排放；备用排放中图分类号：TM614；TM73文献标识码：A文章编号：16735595（2018）01000807一、引言中国幅员辽阔、海岸线长，风能资源极其丰富。

大规模风电并网是中国开发利用风能的主要模式，同时也是建设坚强智能电网的重要组成部分。

[12]与传统发电方式不同，风力发电过程除必要的投资和维护成本外并不需要任何燃料成本，因此风电可以为电力系统的调度运行带来更多、更长远的环境和经济上的收益。

然而，风电场出力的多少取决于当时风速的大小，这又和气象、地理环境等客观因素密切相关，由此造成了风电出力的不确定性和间歇性。

[3]风电自身难以消除的不确定性必然对电力系统的安全稳定运行造成一定的影响，因此风电并网电力系统的经济调度（economic dispatch，ED）更加复杂，求解难度相应更大，传统的调度模型和算法将不再适用。

为此，国内外学者已经开展了大量研究：Lee、Chen等采用一些有效的优化算法分析研究运行成本、旋转备用需求以及风电穿透功率水平的关系，并将风电总量的一定百分比作为所选附加备用需求的参考值[46]；Hetzer等在目标函数中加入了风电场计划出力超过或低于实际可利用风能时所带来的惩罚成本[7]；孙元章引入随机规划理论，以概率的形式描述相关约束条件，建立了考虑机组组合的含风电场ED的不确定性模型[8]；陈海焱等应用模糊集理论建立了含风电场ED的模糊模型[9]。

《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文

《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，风力发电作为清洁可再生能源的重要代表，正受到越来越多的关注。

风力发电的预测技术作为其核心环节，对于提升风能利用效率、平衡电力供需以及保障电网安全具有重要意义。

本文将围绕多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，以期为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考。

二、风力发电预测的意义与挑战风力发电预测主要指的是通过分析和预测未来风速、风向等参数，进而估算风力发电机的发电功率。

这对电力系统具有重要的实际意义：有助于提升能源利用效率，平衡电力供需，减小电力系统的运行成本和减少温室气体排放等。

然而，风力发电受天气状况、地理环境等多因素影响，预测的难度较高，且时空尺度的差异也对预测方法提出了更高的要求。

三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）短期预测短期预测主要针对未来几小时至一天内的风速、风向等参数进行预测。

常用的方法包括基于物理模型的预测方法和基于统计学习的方法。

物理模型方法主要依据大气动力学原理，通过分析气象数据和风场特性进行预测。

统计学习方法则通过分析历史数据，建立风速、风向与时间、地理位置等因素之间的关系模型进行预测。

（二）中期预测中期预测的时空尺度相对较长，主要针对未来几天至一周内的风速、风向进行预测。

该类预测方法通常结合气象预报信息，利用数值天气预报模型和风能资源评估模型进行预测。

此外，一些机器学习方法也被广泛应用于中期预测中，如支持向量机、神经网络等。

（三）长期预测长期预测主要针对未来数月甚至数年的风能资源进行预测。

该方法主要依赖于对历史数据的深入分析和对未来气候趋势的判断。

常用的方法包括气候学方法和地球系统模型方法等。

四、多时空尺度预测方法的综合应用与发展趋势多时空尺度的风力发电预测方法并非孤立存在，在实际应用中往往需要结合多种方法和技术手段。

例如，短期预测可以为实时调度提供支持，中期预测有助于制定中短期发电计划，而长期预测则有助于制定长期能源规划。

《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文

《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和普及，风电作为绿色能源的重要组成部分，已经得到了广泛的应用。

然而，风电的随机性和不确定性给电力系统的运行和调度带来了新的挑战。

本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响，并提出相应的解决方案。

二、风电功率预测的不确定性风电功率预测的不确定性主要源于以下几个方面：1. 自然环境因素：风速、风向等自然因素的变化会导致风电功率的波动，使得预测结果产生偏差。

2. 设备因素：风电机组的运行状态、维护情况等因素也会影响风电功率的输出，从而影响预测的准确性。

3. 预测模型和方法：现有的预测模型和方法在处理复杂多变的风电场时，可能存在局限性，导致预测结果的不准确。

三、对电力系统经济调度的影响风电功率预测的不确定性对电力系统经济调度的影响主要体现在以下几个方面：1. 调度决策困难：由于风电功率的随机性和不确定性，使得电力系统的调度决策变得困难。

在制定调度计划时，需要考虑到风电功率的预测结果，但预测的不确定性使得调度决策的准确性受到影响。

2. 备用容量需求增加：为了应对风电功率的波动，电力系统需要增加备用容量，以保障电力供应的稳定。

这会导致电力系统的运行成本增加。

3. 能源浪费：由于风电功率的预测误差，可能导致电力系统的发电和用电不平衡，造成能源的浪费。

四、电力系统经济调度的策略与优化措施为了应对风电功率预测的不确定性，需要采取相应的经济调度策略和优化措施：1. 多能互补：通过整合不同类型能源的供应，如风能、太阳能、水能等，形成多能互补的能源系统，以降低对单一能源的依赖和风险。

2. 智能调度：利用先进的调度技术和算法，如优化算法、人工智能等，实现电力系统的智能调度。

通过实时收集和分析电力系统的运行数据，优化调度计划，提高调度决策的准确性。

3. 灵活调度策略：根据风电功率的预测结果和实际运行情况，制定灵活的调度策略。

在风电功率较高时，适当减少其他类型电源的发电量；在风电功率较低时，增加其他类型电源的发电量，以实现电力供需的平衡。

《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文

《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，风力发电作为清洁可再生能源的代表，其重要性日益凸显。

然而，风力发电的间歇性和不稳定性给电力系统的调度和运行带来了挑战。

因此，对风力发电进行准确预测成为了一个重要的研究方向。

本文旨在综述多时空尺度的风力发电预测方法，以期为相关研究提供参考。

二、风力发电预测的意义与挑战风力发电预测是指通过对气象、地形、风能资源等多方面因素的综合分析，预测未来一段时间内风力发电的出力情况。

这对于电力系统的调度、运行以及优化具有重要意义。

然而，由于风的随机性和不稳定性，风力发电预测面临诸多挑战。

这些挑战包括但不限于数据获取的难度、预测模型的准确性以及多时空尺度的复杂性等。

三、多时空尺度的风力发电预测方法为了应对上述挑战，学者们提出了多时空尺度的风力发电预测方法。

这些方法从不同的时间尺度（如短期、中期和长期）和空间尺度（如局部、区域和全球）对风力发电进行预测。

1. 短期风力发电预测短期风力发电预测主要针对未来几小时至几天的风力发电情况进行预测。

常用的方法包括基于物理模型的方法、基于统计学习的方法以及基于数据驱动的方法等。

这些方法可以充分利用实时气象数据和风电机组运行数据，提高预测的准确性。

2. 中期风力发电预测中期风力发电预测的时间范围通常为几天至几个月。

这种方法主要利用历史气象数据和气候模式数据，通过建立气象预测模型来预测未来的风速和风向。

在此基础上，结合风电机组的性能参数，可以对风力发电的出力进行预测。

3. 长期风力发电预测与规划长期风力发电预测与规划的时间范围通常为数月至数年。

这种方法主要利用气候模式数据和区域气象数据，结合区域能源需求和政策因素等，进行风电场规划和电力系统的优化调度。

这需要综合考虑多种因素，如资源分布、环境影响、经济效益等。

4. 多空间尺度风力发电预测多空间尺度风力发电预测是指在不同空间尺度上进行的风力发电预测。

含风电场的发电系统旋转备用优化调度模型研究

ｌｅｖｅｌｃｏｕｌｄｂｅｔｈｅａｄｊｕｓｔｉｎｇｅｌｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｃｏｎｏｍｙｏｆｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｅｃｏｎｏｍｙｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｏｐｔｉｍａｌｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍｏｄｅｌ
ＲＥＮＹｕ — ｃｈｅｎｇ，ＬＵＢｉｎ，ＺＨＡＮＧＸｉｎ — ｓｈｅｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）
ｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｅｑｕａｌｒｅｓｅｒｖｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍｏｄｅ１．
含风电场的发电系统旋转备用优化调度模型研究
电工电气（２０１３Ｎｏ．７）
ｌ设计与研究
含风电场的发电系统旋转备用优化调度模型研究
任禹丞，陆彬，张馨升
（东南大学电气工程学院，江苏南京２１００９６）
摘要：为研究风电的随机性和间歇性对电力系统调度计划中旋转备用的影响，建立风电预测偏
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｎｓｐｉｎｎｉｎｇｒｅｓｅｒｖｅａｎｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｃｅｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｒｏｒ，ｗｈｉｃｈｃｏｍｂｉｎｅｄｍｏｒｍａｌｄｉｓ－ｔｒｉｂｕｔｉｏｎｗｉｔｈＬａｐｌａｃｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｒｏｒ．Ｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒａｎｄｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔ，ｃｏｎｉｄｆｅｎｃｅｌｅｖｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｎｆｄｔｈｅａｄｄｅｄｓｐｉｎｎｉｎｇｒｅｓｅｒｖｅｃａｐａｃｉｔｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｏｔａｌｓｐｉｎｎｉｎｇｒｅ－ｓｅｒｖｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｓｐｉｎｎｉｎｇｒｅｓｅｒｖｅｗａｓｂｕｉｌｔ．Ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｘａｍｐｌｅｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｃｏｎｉｄｆｅｎｃｅ

电力系统调度自动化技术的发展与应用研究_4

电力系统调度自动化技术的发展与应用研究发布时间：2022-05-12T02:28:10.250Z 来源：《当代电力文化》2022年期3期作者：丁宁1 张月光2[导读] 当前，高科技技术种类繁多，以人工智能、计算机互联网以及大数据运算为主，被誉为我国三大高科技内容。

丁宁1 张月光2国网上海市电力公司奉贤供电公司上海 201400摘要：当前，高科技技术种类繁多，以人工智能、计算机互联网以及大数据运算为主，被誉为我国三大高科技内容。

三项技术对我国电力系统发展起到了决定性作用，尤其是在自动化调度方面，其满足了各种生产需求和百姓用电需求。

本文就以电力系统调度技术为基础，探讨自动化技术的内涵，总结目前的电力系统调度工作现状，分析自动化技术的发展情况，尤其是运用于电力调度中的实施需求，供同行业人士参考。

关键词：电力系统；调度自动化；应用现状；发展趋势在电力系统发展过程中，电力系统的调度工作实现了自动化运营，这本身就是一大进步。

电力系统自动化运营是传统电力输出的升级，给百姓用电带来全新的体验。

电力系统的调度工作发展全面，其采用自动化技术，在调度角度表现出了诸多的优势，不仅是满足了社会发展的生产、生活、经营方面的用电，还免除了大部分人力成本，这对电力行业来说是一次突破，有效实现了电力系统工作效率的改善。

在各行业的发展中，虽然电力调度自动化系统实现了迅猛发展，也推动了各行业发展，但是从长远的发展角度来看，我国电力系统仍需要完善技术，尤其是在电力调度自动化技术中进行创新发展，只有这样才能给社会带来更多惠利。

1电力调度自动化技术阐述1.1电力调度自动化技术内容电力系统中的数据类型很多，对其进行统一处理、集中分析是当前的主要工作。

在电力调度过程中，该项技术通过对信息数据进行分析，从而控制电力数据，实现数据信息的自动化处理。

在我国当前的科技发展中，自动化技术是多项技术的融合，在发展中也延伸出各种不同的类别，比如计算机自动化技术、大数据整合自动化技术、网络统一整合技术等。

多时空尺度的风力发电预测方法综述

多时空尺度的风力发电预测方法综述多时空尺度的风力发电预测方法综述近年来，随着全球对可再生能源的需求越来越大，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式迅速发展起来。

然而，风力发电的波动性和不确定性给电网的稳定性带来了挑战。

为了应对这一问题，风力发电预测成为了提高电网安全运行和效率的重要手段之一。

本文将综述多时空尺度的风力发电预测方法，包括常用的统计模型和机器学习方法。

首先，风力发电预测可以分为短期预测和长期预测。

短期预测的时间尺度通常为几小时到几天，其主要目的是为电网调度提供准确的风力发电功率预测。

常用的方法包括时间序列模型（如自回归模型和指数平滑模型）和灰色预测模型。

时间序列模型通过分析历史风力发电功率数据的趋势和周期性，预测未来一段时间内的功率水平。

而灰色预测模型则基于少量历史数据进行预测，适用于数据稀缺的情况。

长期预测的时间尺度一般为几天到几个月，其主要用于规划风力发电场的容量和位置选择。

常用的方法包括基于物理模型的预测和基于气象模型的预测。

基于物理模型的预测通过考虑风力机结构、风场复杂性等因素来估计风力发电功率。

该方法需要大量的气象和工程参数，计算复杂度较高。

基于气象模型的预测则利用气象数据、风场模型等信息来模拟风力发电场的功率输出，具有较高的预测准确性，但计算量较大。

另外，风力发电预测还可以根据空间尺度进行分类。

局地预测主要针对单个风力发电机组或小型风电场，常用的方法包括基于物理模型的预测和基于统计模型的预测。

基于物理模型的预测通过考虑风机的结构、特性等参数，估计风力发电功率。

而基于统计模型的预测则根据历史功率和气象数据，建立统计模型进行预测。

区域预测主要针对整个风电场或风力发电系统，常用的方法包括基于回归模型的预测和基于机器学习的预测。

基于回归模型的预测通过分析风力发电功率与气象因素之间的关系建立回归方程进行预测。

基于机器学习的预测则利用大量的历史数据和气象信息，通过训练模型来预测未来的功率水平。

以风电消纳评估为指导的多时间尺度风电调度模型

以风电消纳评估为指导的多时间尺度风电调度模型崔凌潇【摘要】近年来我国风力发电产业发展迅速,随着风电装机容量的增大,风电的不确定性、随机性与波动性等问题也随之凸显,已经成为制约我国风电产业进一步发展的重要障碍.根据风电预测处理,配合消纳评估指标,文章中提出了一种在多时间尺度下以风电消纳评估为指导的风电优化调度模型.考虑不同时间层面的消纳需求,层层配合,逐层细化,计及弃风惩罚制度,以风力发电经济成本最小化为目标.通过合适的算例验证了该模型能够在不同尺度下实现较好的调度配合,提高了系统整体的风电消纳能力.【期刊名称】《通信电源技术》【年(卷),期】2017(034)001【总页数】3页(P56-57,60)【关键词】多时间尺度;滚动配合;风力消纳评估;风电调度【作者】崔凌潇【作者单位】三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002【正文语种】中文我国风电产业自2010年超越美国，总风电装机容量达到44.73 GW，成为世界第一以来，发展势头不减反增。

根据国家的《可再生能源发展“十三五”规划(征求意见稿)》，2020年我国风电并网装机容量要达到2.5亿kW，比之前“十二五”规划中还要多0.5亿kW。

同时，我国风能的集中度高、总规模大、远离负荷中心等特点使得我国风电很难就地消纳；风电本身的随机性、波动性和反调峰等问题更对风电调度造成很大困难，弃风限风现象严重。

由此可见，更大规模的风电并网消纳问题亟待解决。

本文构建了一个由三要素与两级时间尺度组成的多时间尺度风电调度体系。

三个要素是风电消纳能力评估、调度策略以及奖罚策略；两级时间尺度则分别是进行电力分析的短期、实时期以及进行电量分析的中长期。

风电消纳能力评估是根据风电出力预测和负荷预测的实际情况提出风电消纳的上下限，形成消纳可能性的“包络带”，进而指导风电调度做出决策，辅助完成交易配额；调度策略则是在年、月、日、实时四个不同时间尺度下，根据风电消纳能力评估的指导，结合各尺度下的风电出力预测与负荷预测及时调整决策目标与配额分配方案，并将修正信息逐级反馈；奖罚策略中包含弃风惩罚等经济制约，在弃风最小的情况下，达到系统运行成本最小的目的，尽可能地消纳更多风电量。