计及风光出力预测误差的电力系统经济调度

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计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型王冠;李鹏;焦扬;何楠;张玮;谭忠富【摘要】为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型.首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型.再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型.最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象.分析结果显示:所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性.储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网.将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳.%In order to mitigate wind and photovoltaic power generation uncertainty on stable operation of virtual power plant,a multiobjective stochastic scheduling optimization model with consideration of uncertainty and demand response is proposed with robust stochastic optimization theory.Firstly,wind power,photovoltaic power generation,gas turbine (GT) power generation,energy storage systems (ESS) and demand response are integrated into a virtual power plant.Secondly,maximize operational benefits of virtual power plant and minimize system operating cost and abandoned energy costs are selected as objective functions.Then by application of robust stochasticoptimization theory,a virtual power plant (VPP) scheduling optimization model is established.The proposed method is applied to distributed power demonstration project in Yunnan,China as an example.The results show that the proposed model can reduce system power shortage penalty cost.The introduction of dual Robust coefficients can provide flexible VPP scheduling decision tools for different risk attitudes of decision makers and respond to wind power and photovoltaic power generation stochastic characteristics effectively.ESS can replace GT unit to provide backup services for wind power and photovoltaic power generation because of its charge and discharge characteristics.It can also smooth VPP output power curve and promote grid connection between wind power and photovoltaic power generation.Demand response is incorporate into VPP to realize power generation side and power side linkage optimization,smooth electric load curve and improve overall operational effectiveness.【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2017(050)005【总页数】7页(P107-113)【关键词】鲁棒随机优化理论;虚拟电厂;随机调度优化模型;风电;光伏发电【作者】王冠;李鹏;焦扬;何楠;张玮;谭忠富【作者单位】华北电力大学能源经济与环境研究所,北京 102206;国网河南省电力公司经济技术研究院,河南郑州450052;华北电力大学能源经济与环境研究所,北京102206;国网节能服务有限公司北京 100191;华北电力大学能源经济与环境研究所,北京 102206;华北电力大学能源经济与环境研究所,北京 102206【正文语种】中文【中图分类】TM732能源危机和环境污染日渐严峻，以风能、太阳能为代表的分布式可再生能源在能源格局中的角色日益重要。

《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。

电力系统经济运行中的调度策略研究

电力系统经济运行中的调度策略研究随着经济的快速发展和人们对能源的不断需求，电力系统经济运行成为一个重要的研究领域。

调度策略作为电力系统经济运行的核心，对保障电力系统的稳定运行和实现经济效益具有重要意义。

本文将对电力系统调度策略进行研究，探讨不同调度策略的优缺点，并提出一些相应的改进措施。

在电力系统中，调度策略是指根据电力市场信息和供需状况，合理安排发电机组的出力、调整负荷以及输电线路的网损等，以实现电力系统的经济运行和供需平衡。

目前，常见的调度策略包括基于经济调度、基于市场交易和基于可再生能源的调度。

基于经济调度的策略是指利用电力市场价格来调整发电机组的出力，最大化社会利益。

这种策略可以使电力系统在经济效益方面达到最大化。

然而，基于经济调度的策略存在一些问题，例如对环境影响不够关注，可能导致过度发电和能源的浪费。

因此，在实际应用中，还需要考虑其他因素，如环境保护和可持续发展。

基于市场交易的调度策略是指通过电力市场的交易机制，实现供需平衡和电力资源优化配置。

这种策略可以促进市场竞争，提高资源利用效率。

然而，市场交易存在价格波动和信息不对称等问题，需要进一步研究和完善。

基于可再生能源的调度策略是指通过合理调整可再生能源发电的时间和出力，以实现可再生能源的最大利用率。

可再生能源是电力系统可持续发展的重要组成部分，可以减少对传统能源的依赖，缓解能源危机和环境污染。

然而，可再生能源的不稳定性和间歇性使得其调度策略在实践中面临一些困难和挑战。

为了进一步改进电力系统经济运行中的调度策略，需要从以下几个方面进行研究：首先，加强调度策略的综合优化。

电力系统中存在多个影响因素，例如发电成本、负荷需求、环境保护和能源可持续性等，需要综合考虑并优化。

利用数学模型和优化算法，可以找到最佳的调度方案。

其次，加强调度策略的协调和互动。

电力系统中的多个调度策略之间存在相互影响和制约关系，需要进行协调和优化。

例如，在基于市场交易的调度策略中，需要考虑基于经济调度和基于可再生能源的调度策略对市场交易的影响。

电力系统经济调度与运行优化

电力系统经济调度与运行优化随着社会的不断发展和人们对电力需求的不断增长，电力系统的经济调度和运行优化成为了一个非常重要的问题。

电力是现代社会不可或缺的能源之一，对于国家的发展和人民的生活质量有着重要的影响。

因此，如何对电力系统进行经济调度和运行优化，以保证电力的可靠供应和合理的利用，成为了一个亟待解决的问题。

电力系统经济调度是指通过对电力系统中的各种资源进行合理配置和调度，使得电力的供需匹配并且实现成本最小化。

在电力系统中，有各种各样的发电方式，如火力发电、水力发电、风力发电和太阳能发电等。

这些发电方式在利用资源和成本方面存在差异，因此需要进行调度和优化，以实现更加经济高效的运行。

一种常见的经济调度方法是基于电力负荷预测的调度。

通过对电力负荷进行预测，可以根据预测结果合理安排电力的发电方式和产能。

例如，在电力负荷高峰期，可以通过增加火力发电和调峰电源的投入来满足需求；而在电力负荷低谷期，可以减少火力发电的投入并提高水力发电和风力发电的利用率。

通过这种方式，可以降低电力系统的运行成本，并且有效地利用各种发电资源。

另一种常见的经济调度方法是基于电力市场的调度。

现代电力市场经济模式的出现，使得电力市场的竞争更加激烈。

在这种市场下，发电厂商和用户可以根据市场需求和价格自由交易电力。

通过电力市场的调度，可以实现供需的均衡，并且通过竞争的方式降低电力价格。

这种调度方式不仅可以提高电力系统的经济效益，还可以鼓励各种发电方式的技术创新和资源的有效利用。

此外，电力系统的运行优化也是一个重要的问题。

电力系统作为一个庞大的复杂系统，存在很多的非线性和不确定性因素，如天气变化、负荷波动和设备故障等。

如何通过对这些因素进行建模和优化，以实现电力系统的稳定运行，成为一个具有挑战性的问题。

一种常见的优化方法是基于模型预测控制的优化。

通过建立电力系统的数学模型，并利用模型预测方法对未来的运行状态进行预测和优化，可以有效地提高电力系统的运行效率和稳定性。

风电场功率预测系统的实时调度与优化策略

风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。

其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。

然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。

为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。

一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。

预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。

一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。

这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。

2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。

考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。

3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。

这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。

二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。

通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。

下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。

在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。

2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。

在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。

电力系统运行经济调度综述

电力系统运行经济调度综述Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】电力系统安全经济运行综述摘要：随着大量的可再生能源电站的建设完成，其发电的不确定性给电力系统经济调度问题带来了很大的挑战。

本文分析了电力系统经济调度对电力企业的影响，介绍了电力系统经济调度的概念及措施，并从电力系统模型、算法方面讨论了电力系统经济调度问题，比较了这些模型的优势和不足。

并从寻优速度、精度和收敛性等方面阐述了算法的优缺点，在传统算法的基础上对算法进行改进，使改进的算法具有更好的寻优性。

1绪论在电力系统开始工作和调度期间，要想得到很好的结果，符合经济性指标，那么对电力系统经济运行和经济调度要有一个全新的理解，就需参考电力系统的在工作中运行特征，拟定详细的经济运行方法和经济调度方法，让电力系统在工作中呈现出众多的经济性成分，增强电力系统的工作效率，使电力企业的综合效益得到大大的提高。

电力系统经济调度是电力系统运行中的重要环节，它是一个多约束、非线性、非凸性、多维的混合优化问题。

在未来的眼界上预测未来，利用未来的负荷预测来决定未来发电的负荷需求经济分配。

在保证系统安全稳定运行的前提下，考虑到系统中的各种等式约束和不等式约束，使用电负荷在各机组间优化分配的结果。

迄今为止，关于动态经济调度问题已经提出了很多种方法。

电力系统动态经济调度方法主要有传统的经典优化算法和当前流行的智能优化算法两大类。

传统的优化算法主要有二次规划法、拉格朗日松她法、优先顺序法等。

智能优化算法主要有BP神经网络算法、遗传算法、粒子群优化算法等。

随着可再生能源发电在电力系统中的比例越来越大，系统的经济调度必须把可再生能源发电纳入到统一的经济调度模型中，由于其不确定性，建立的模型也越来越复杂，在模型的求解过程中，提高了系统的可靠性，必然以牺牲经济利益为代价；要获得更好的经济利益，必然导致系统的可靠性降低，因此在满足不危及系统安全稳定运行的前提下，获得更多的经济利益成了众多研究者追寻的目标。

电力参考文献范例三

电⼒参考⽂献范例三电⼒参考⽂献范例三[1]周玮等,含风电场的电⼒系统动态经济调度.中国电机⼯程学报,2009，29(25):13-18.[2]陈海焱,陈⾦富与段献忠,含风电场电⼒系统经济调度的模糊建模及优化算法.电⼒系统⾃动化,2006，30(2):22-26.[3]PathomAttaviriyanupap，HiroyukiKita，EiichiTanaka，etal.AFuzzy-OptimizationApproachtoDynamicEconomicDi spatchConsideringUncertainties.IEEETransactionsonPo werSystems,2004,12(3)：1299-1307.[4]PathomAttaviriyanupap，HiroyukiKita,EiichiTanaka，etal.AHybridEPandSQPforDynamicEconomicDispatchWithN onsmoothFuelCostFunction.IEEETransactionsonPowerSys tems,2002,17(2)：411-416.[5]WUYa-li，XULi-qing.AnImprovedculturalparticleswarmoptimizati onalgorithmbasedonfeedbackmechanismforeconomicloadd ispatchproblems.InternationalConferenceonComputatio nalAspectsofSocialNetworks，2010.[6]XinMA，YongLIU.DynamicLoadEconomicDispatchinElectricityMar ketUsingImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithm. InternationalConferenceonIntelligentComputationTech nologyandAutomation，2010.[7]YongqiangWang，JianzhongZhoua，WenXiao，etal.Economicloaddispatchofhydroelectricplantusinga hybridparticleswarmoptimizationcombinedsimulationan nealingalgorithm.SecondWRIGlobalCongressonIntellige ntSystems，2010.[8]ShiLianjun，ZengMing，YanFan,etal.EconomicDispatchModelConsideringRandomn essandEnvironmentalBenefitsofWindPower.10Proceeding softhe2010InternationalConferenceonElectricalandCon trolEngineering，Washington,DC,2010.[9]ChengYunzhi.Anewapproachforemissionsandsecurityc onstrainedeconomicdispatch.Starkville,MS,USA,2010.[10]袁铁江等,⼤规模风电并⽹电⼒系统动态清洁经济优化调度的建模.中国电机⼯程学报,2010(31):7-13.[11]彭春华与孙惠娟,基于⾮劣排序微分进化的多⽬标优化发电调度.中国电机⼯程学报,2009(34):71-76.[12]谢国辉.绿⾊发电调度模式和模型研究.华北电⼒⼤学(北京)，2010.[13]袁铁江等,电⼒市场环境下含风电机组的环境经济调度模型及其仿真.电⽹技术,2009(6):67-71.[14]吴栋梁等,电⼒市场环境下考虑风电预测误差的经济调度模型.电⼒系统⾃动化,2012(6):23-28.[15]谭伦农，张保会.市场环境下的事故备⽤容量[J].中国电机⼯程学报，2002，22(11)，54-58[16]戴俊良.基于CR的电⼒市场应⽤研究.华北电⼒⼤学(北京)，2008.[17]李利利等,⽉度安全约束机组组合建模及求解.电⼒系统⾃动化,2011(12):27-31.[18]杨争林与唐国庆,全周期变时段三公调度发电计划优化模型.电⽹技术,2011(2):132-136.[19]李利利等，均衡发电量调度模式下的SCED模型和算法.电⼒系统⾃动化,2010(15):23-27.[20]GuodongLiu，KevinTomsovic.Quantifyingspinningreserveinsystemswi thsignificantwindpowerpenetration[J].IEEETransactio nsonPowerSystems,2012,27(4):2385-2393.[21]葛炬,王飞，张粒⼦.含风电场电⼒系统旋转备⽤获取模型.电⼒系统⾃动化,2010(6):32-36.[22]李霞，刘俊勇，刘友波，等.计及调度⼀致性的含风电系统备⽤优化分配.电⼒系统⾃动化,2013.[23]王丹平，陈之栩，涂孟夫，等.考虑⼤规模风电接⼊的备⽤容量计算.电⼒系统⾃动化,2012(21):24-28.[24]夏澍,周明，李庚银.考虑线路安全校核的含风电电⼒系统有功和备⽤协调调度.中国电机⼯程学报,2013(13):18-26.[25]SenjyuT,ShimabukuroK,UezatoK,FunabshiT.Afasttec hniqueforunitcommitmentproblembyextendedprioritylist[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2003,12:882-888 .[26]SnyderWL,DpowellH,RayburnC.Dynamicprogrammingap proachtounitcommitment[J].IEEETransactionsonPowerSy stems,1987,2(2):339-350.[27]Weerakorn,Ongsakul,NitP.Unitcommitmentbyenhance dadaptivelagrangianrelaxation[J].IEEETransactionson PowerSystems,2004,19(2):620-628.[28]JusteKA,KttaH,TanakaE,etal.Anevolutionaryprogra mmingsolutiontotheunitcommitmentproblem[J].IEEETran sactionsonPowerSystems,1999,14(23):1452-1459.[29]张⼩平，陈朝晖.基于内点法的安全约束经济调度[J].电⼒系统⾃动化，1997，21(6):27-54.[30]郭志东，徐国禹.⽤⼆次规划法解算互联系统经济调度[J].电⼒系统⾃动化，1998，22(1):40-44.[31]MotaPP,QuintanaVH.APenaltyfunctionlinearprogram mingmethodforsolvingpowersystemconstraintedeconomic operationproblems[J].IEEETransactionsonPowerAppatat usandSystems,1984,103(6):1414-1442.[32]HanXS,GooiHB,KirschenDS.Dynamiceconomicdispatch :feasibleandoptimalsolutions[J].IEEETransonPowerSys tems,2001,16(1):22-28.[33]⽯⽴宝，徐国禹.遗传算法在有功安全经济调度中的应⽤[J].电⼒系统⾃动化，1997，21(6)：42-44.[34]侯云鹤等,改进粒⼦群算法及其在电⼒系统经济负荷分配中的应⽤.中国电机⼯程学报,2004(7):99-104.[35]侯云鹤等,基于⼴义蚁群算法的电⼒系统经济负荷分配.中国电机⼯程学报,2003(3):59-64.[36]多⽬标混合进化算法及其在经济调度中的应⽤[J].电⼒系统⾃动化，2007，19(2):66-72.[37]WangS,BaranME.Reliabilityassessmentofpowersyste mswithwindpowergeneration[C].PowerandEnergySocietyG eneralMeeting,Minneapolis,MN,2010.[38]张宏宇等,⼤规模风电接⼊后的系统调峰充裕性评估.中国电机⼯程学报,2011(22):26-31.[39]戴俊良等,基于基尼系数的电⼒调度公平性指标探讨.电⼒系统⾃动化,2008(2):26-29.[40]魏学好,胡朝阳与杨莉,对三公调度现有评价指标的思考和建议.电⼒系统⾃动化,2012(20):109-112.。

电力系统中的调度与经济运行

电力系统中的调度与经济运行电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施，发挥着供应电能、保障社会生产生活的重要作用。

而电力系统的调度与经济运行则是确保电力系统稳定运行、提高电能利用效率的关键环节。

一、电力系统调度的重要性电力系统调度是指根据电力系统的负荷需求和发电资源，合理安排发电机组的出力，以满足电力系统运行的要求。

调度的目标是保证电力系统的供需平衡，确保电能的稳定供应。

调度工作涉及到发电机组的启停、出力调整、输电线路的开关操作等，需要精确的计划和协调。

调度的重要性体现在以下几个方面：1. 保证电力系统的稳定运行：电力系统的稳定运行是调度的首要目标。

通过合理调度发电机组的出力，可以保持电力系统的频率、电压等运行参数在合理范围内，防止发生电力系统崩溃或故障。

2. 最大限度利用发电资源：电力系统调度要根据实际的负荷需求和发电资源情况，合理安排发电机组的出力。

通过对发电机组的调度，可以最大限度地利用各种发电资源，提高电能利用效率。

3. 保障电力供应的可靠性：调度工作可以根据电力系统的负荷预测和发电资源的情况，合理安排发电机组的出力，确保电力供应的可靠性。

在突发情况下，调度人员可以及时做出调整，保障用户的用电需求。

二、电力系统经济运行的挑战与优化电力系统的经济运行是指在保证电力供应可靠性的前提下，最大限度地降低电力系统的运行成本。

电力系统的经济运行面临着以下挑战：1. 负荷波动：电力系统的负荷波动较大，既有季节性的波动，也有日常的波动。

这使得电力系统的调度工作变得复杂，需要根据实时的负荷情况进行调整。

2. 发电资源的多样性：电力系统中的发电资源种类繁多，包括火力发电、水力发电、风力发电、太阳能发电等。

这些发电资源的特点和成本不同，需要在调度中进行合理的组合和利用。

为了优化电力系统的经济运行，需要采取以下措施：1. 负荷预测与调整：通过对负荷的准确预测，可以提前做出调度计划，合理安排发电机组的出力。

同时，根据实时的负荷情况，及时调整调度计划，以适应负荷波动。

风光互补供电系统对电力调度与运行的影响与优化策略

风光互补供电系统对电力调度与运行的影响与优化策略近年来，随着可再生能源的快速发展，风光互补供电系统逐渐成为电力行业的热门话题。

风光互补供电系统是指通过在风电和光伏发电之间建立互补关系，实现电力的相互补充，并将之纳入电力系统运行中的一种新型电力系统。

本文将探讨风光互补供电系统对电力调度与运行的影响，并提出优化策略以提高电力系统的性能和效率。

首先，风光互补供电系统对电力调度与运行产生了巨大的影响。

传统的发电方式多依赖于煤炭、石油等有限资源，导致能源的供应不稳定，且对环境造成了严重的污染。

而风光互补供电系统中的风电和光伏发电主要依赖于风能和太阳能等可再生能源，其供应相对稳定，且无污染，因此能够有效减少对传统能源的依赖，推动能源的可持续发展。

其次，风光互补供电系统的引入对电力调度与运行带来了一系列的优势。

首先，风电和光伏发电的输出具有季节性和时段性的特点，这就需要合理调度电力系统的运行以适应其变化的能源供给。

利用风光互补供电系统，可以将风能和太阳能的输出相互补充，最大限度地利用可再生能源，提高整个电力系统的效率和稳定性。

其次，风光互补供电系统具有较高的响应速度，能够迅速应对电力系统中的突发情况，例如电压波动、负荷波动等。

最后，风光互补供电系统的建设和运行成本相对较低，能够有效减轻电力系统的负担。

然而，风光互补供电系统也存在一些挑战和问题，这些问题需要我们制定相应的优化策略来解决。

首先，由于风光互补供电系统的输出具有一定的不确定性，这就给电力调度和运行带来一定的困扰。

为了解决这个问题，可以通过建立准确的风光发电预测模型，对风能和太阳能的输出进行准确预测，从而优化电力调度和运行。

其次，风光互补供电系统的建设和运行需要大量的投资和技术支持，这就需要政府和企业共同努力。

可以采取激励政策，例如提供补贴和税收优惠，吸引更多的投资者参与到风光互补供电系统的建设和运营中来。

此外，我们还可以通过合理设计电力调度与运行策略来优化风光互补供电系统的性能。

《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。

计及网络安全约束的含风电场电网经济调度

摘要：电作为一种无污染，风零排放的新能源发电，引起了世界各国的关注，而风能固有的随机波动性，得然使
风电的预测面临极大的挑战，充分考虑了电及负不确定性下，风荷对预测的误差做出合理的惩罚，以输电线路有功负载的风险度作为衡量网络的安全指标，用ＣａＣｎｉｏａＶｌ — ｔＲｓ）利ＶＲ（ｏｄｉｌａｅａ— ｉ理论描绘网络所面临的风ｔｎｕｋ险，用蒙特卡洛模拟方法，采将风险函数离散化，构建了计及网络安全约束的含风电场电力系统风险限制调度模
ＷｉＦｏｃｉｎｉｒｎｇＮｅｗｏｋＳａｅｙＣｏｔａｎｎｄ－ｒｅＧｒｄＣｏｓｄｅｉｔｒｆｔｕｓｒｉｔ
ＭＥＮＧＷａ — ｉｇＣｎｘｎ，ＨＥＮｉｇ２Ｍｎ
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电力系统经济调度

5.2
经济调度常用方法
1. 排队法
排队法也称优先级法、其基本思想是按照经济原则建立一个优先次序表，即按机组的报价进行排队。报价低的机组排在前面，报价高的机组排在后面，然后根据约束条件依次进行出力分配。排队技术包括插入排号法和分配排号法。排队法既可以用于解决机组经济组合或机组开停问题，又可用于解决经济功率分配问题，同时还可以用作动态规划机组经济组合的初始状态。排队法可以用于各种周期包括年月目的计划矫正和控制以及实时调度之中。
3．动态规划法
动态规划方法是一种基于多阶段决策和最优化原理的优化方法，因此可以解决各种类型报价曲线的经济调度问题。该方法将问题分成若干步，每步增加1个机组，使得从第1步到该步目标函数最小，然后递推，进行下一步，直至完成对所有机组的寻优。目前在实际应用中多采用局部加密动态规划法，能进一步提高运算精度，缩短计算时间，其基本思想是：先取较大的格点间隔（疏网络），求出较粗糙的最优解，在最优轨线附近缩小格点问隔（密网格），再求最优解，如此继续下去，直至求得满意的最优解。
1.电力负荷预测问题
按照调度计划的周期，可分为日负荷预测、周负荷预测和年负荷预测等。不同周期的负荷有不同的变化规律。负荷预测的精度直接影响经济调度效益，提高预测的精度就可以降低备用容量、减少临时出力调整和避免计划外开停机组。
2．火电机组经济特性曲线的编制和电厂内机组间经济负荷分配
与一般概念不同，火电机组不是按照效率(或煤耗率)或容量分配机组负荷，而是按等微增的原则分配各机组的负荷才是最经济的。机组的耗煤量曲线和它的微增率曲线是电力系统经济调度的基础性资料，它们的准确性直接影响经济调度的效益。
线性规划法缺点是：处理网络比较麻烦，逐次线性化会造成计算精度损失。

考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度

考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度盛四清;张立【摘要】针对风力发电、光伏发电和负荷的不确定性问题,引入预测误差的不确定性.基于不确定规划理论,提出了一种考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度模型.首先分析了风电、光伏以及负荷预测误差的不同概率分布特性,由于其出力特性各不相同,分别采用模糊随机变量和随机变量处理.在此基础上,综合考虑环境污染成本和风光荷出力成本等目标,并采用基于层次分析法的模糊综合多目标处理策略进行处理.根据所建模型,提出了基于混合模拟的进化算法进行求解,算例结果分析表明了所建模型的合理性和有效性.%To deal with the uncertainties of wind power,solar energy and load,the uncertainties of prediction error is introduced,and an optimal model of economic dispatch of power system based on uncertain programming theory is pro?posed,in which the prediction error of wind power,solar energy and load is considered. Firstly,different probabilistic distribution characteristics of wind power,solar energy and load are analyzed. Because of their different characteristics, fuzzy variable and random variable are employed respectively. On the basis of the above analysis,environmental pollut?ant cost and the output cost of wind power,solar energy and load are comprehensively considered,and a multi-objec?tive processing strategy of fuzzy comprehensive evaluation based on analytic hierarchy process is applied. A mixed simu?lation evolutionary algorithm is applied to solve the model based on economic dispatch. The results show the rationality and effectiveness of the proposed model.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(029)009【总页数】6页(P80-85)【关键词】不确定性;预测误差;风光互补;经济调度【作者】盛四清;张立【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,保定 071003;华北电力大学电气与电子工程学院,保定 071003【正文语种】中文【中图分类】TM73Abstract:To deal with the uncertainties of wind power，solar energy and load，the uncertainties of prediction error is introduced，and an optimal model of economic dispatch of power system based on uncertain programming theory is pro⁃posed，in which the prediction error of wind power，solar energy and load is considered.Firstly，different probabilistic distribution characteristics of wind power，solar energy and load are analyzed.Because of their different characteristics，fuzzy variable and random variable are employed respectively.On the basis of the above analysis，environmental pollut⁃ant cost and the output cost of wind power，solar energy and load are comprehensively considered，and a multi-objec⁃tive processing strategy of fuzzy comprehensive evaluation basedon analytic hierarchy process is applied.A mixed simu⁃lation evolutionaryalgorithm is applied to solve the model based on economic dispatch.The results show the rationality and effectiveness of the proposed model.Key words:uncertainties；prediction error；wind-solar complementarity；economic dispatch风电和光伏具有清洁无污染和成本低廉等优势，目前已成为可再生能源领域最具发展前景的能源形式。

电力系统经济调度研究

电力系统经济调度研究电力系统是现代工业社会发展的重要基础设施之一，它对于国民经济发展有着举足轻重的作用。

而在电力系统的运营过程中，经济调度则显得尤为重要。

经济调度是指在保证电力系统安全运行的前提下，通过对机组的启停、电网的负荷调节、电价的调整等手段，实现电力系统运行成本最小化的一项工作。

本文将就电力系统经济调度的相关问题展开讨论。

一、经济调度的重要性电力系统是一个高度耦合的复杂系统，系统内的各个机构之间相互影响，相互制约。

而经济调度则是在保证系统安全、稳定运行的前提下，使得系统内运行成本最小化的一种手段，其意义在于：1、节约成本。

经济调度能够优化电力系统内部的各种资源配置，如机组的启停、电网的负荷调节等，从而使得系统内总体的成本水平降低。

2、提高效率。

经济调度能够合理地分配不同机组的出力负荷，从而使得整个电力系统的运转效率提高，大大减少了调度员的操作负担。

3、增加供电可靠性。

经济调度能够最大程度地保证电力系统的安全运行，保证电力供应质量，从而促进电力系统的可靠性和稳定性。

二、经济调度的主要内容经济调度的核心内容就是优化电力系统的运行成本。

具体而言，主要包括以下几个方面：1、机组启停策略。

根据电力市场的负荷需求和优化成本的目标，确定不同机组的启停时刻和发电出力、以及合理的机组组合，以达到最小化系统的总成本。

2、负荷调节策略。

电力系统的负荷是时刻变化的，合理地调节负荷，不仅能够保证电力系统的稳定运行，也能够最大程度地降低总成本。

3、电价调整策略。

在电力市场中，电价是决定电力供求平衡的重要因素。

因此，在经济调度中，要根据市场需求的情况合理地调整电价，以保证电力系统的运行成本最小化。

三、电力市场的影响电力市场的建立，使得电力调度工作转化为市场化、经济化的过程。

在电力市场中，供给和需求之间的关系更加直接，价格也更具市场化特征，这使得电力调度的策略有了更大的灵活性和决策空间。

但是，电力市场的建立也带来了新的问题。

风能发电系统在电力系统中的调度与优化

风能发电系统在电力系统中的调度与优化引言：随着对环境问题的重视和对可再生能源的需求增加，风能作为一种清洁、可再生的能源源源不断地被利用。

风能发电系统在电力系统中扮演着日益重要的角色。

然而，由于风速的不稳定性和不可控性，在电力系统中合理调度和优化风能发电系统的运营是一项极具挑战性的任务。

本文将探讨风能发电系统在电力系统中的调度与优化，并介绍各种解决方案和技术。

一、风能发电系统的调度1. 任务介绍风能发电系统的调度是指根据风能资源的波动性和电力系统的需求，合理安排风能发电机组的运行模式、机组出力和输出功率等，以实现电力系统的稳定运行和最大化发电效益。

2. 调度的目标风能发电系统的调度目标主要包括以下几个方面：- 最大化利用风能资源，提高风能发电的效益；- 平衡电力系统的供需关系，确保系统的稳定运行；- 降低系统运行成本，提高经济效益。

3. 调度策略与技术为了实现风能发电系统的调度目标，研究人员提出了许多调度策略和技术。

其中一些常用的方法包括：- 预测模型：通过建立风速和风能资源的预测模型，准确预测未来的风能输出，从而指导风能发电系统的调度安排。

- 储能技术：将风能转化为其它形式的能量储存起来，如电池储能、氢能储存等，以便在无风或风能较弱时提供稳定的电力输出。

- 多能源互补调度：结合风能发电系统和其它能源系统，如太阳能发电、水力发电等，实现能源的互补和平衡，提高整体系统的可靠性和稳定性。

二、风能发电系统的优化1. 任务介绍风能发电系统的优化是指通过优化风能发电机组的运行参数、风电场的布局和电力系统的调度策略等，实现风能发电的最佳化配置，以提高系统的发电效益和整体运行性能。

2. 优化的目标风能发电系统的优化目标主要包括以下几个方面：- 最大化风能发电量，提高风能利用率；- 减少风能发电系统的运行成本，包括维护费用、燃料成本等；- 降低温室气体排放，减少对环境的污染。

3. 优化策略与技术为了实现风能发电系统的优化目标，研究人员提出了许多优化策略和技术。

计及网络参数不确定的含风电场安全经济调度

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电力系统中的风光云天气预测与调度优化

电力系统中的风光云天气预测与调度优化摘要：随着可再生能源发电逐渐普及，风光云天气对电力系统的影响越来越重要。

准确预测风光云天气状况，并通过相应的调度优化策略来调整发电计划，对电力系统的稳定运行和经济性至关重要。

本文将重点介绍电力系统中的风光云天气预测与调度优化技术，并讨论其应用前景和挑战。

一、引言可再生能源发电的快速发展以及能源转型的需求，使得风光云天气对电力系统运行的影响越来越显著。

风能和太阳能发电的波动性以及云覆盖情况的变化，直接影响电力系统的供需平衡和网损控制。

因此，准确预测风光云天气变化，并采取相应的调度优化策略，成为电力系统运行的重要问题。

二、风光云天气预测技术1. 数据采集与处理风光云天气预测的第一步是采集和处理相关的气象数据。

通常，利用气象观测站和卫星数据来获取气象变量，如风速、辐射强度和云覆盖率等。

同时，也可以借助机器学习和数据挖掘等技术对大量数据进行分析和处理，提取出对电力系统有意义的特征信息。

2. 预测模型建立建立准确的风光云天气预测模型是保证预测准确性的关键。

常用的预测模型包括物理模型和统计模型。

物理模型基于对气象物理过程的理解，通过方程模拟来预测未来的天气情况。

统计模型则利用历史数据来建立概率模型，通过统计学方法来进行预测。

近年来，机器学习和人工智能技术的发展，也为风光云天气预测提供了新的思路和方法。

3. 预测结果评估预测结果的准确性评估对于优化调度非常重要。

常用的评估指标包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和相关系数等。

评估结果可以帮助我们了解预测模型的性能，为后续的调度优化提供依据。

三、调度优化策略1. 风光云天气预测引导的发电调度准确的风光云天气预测可以提前预知未来的可再生能源发电情况，从而引导发电调度的决策。

预测结果可以用来优化发电计划、合理安排传输线路的负荷分配，并减少因不确定性而导致的发电浪费和网损增加。

2. 可再生能源与传统能源的协调调度风光云天气预测也可以用来指导可再生能源与传统能源的协调调度。

电力系统中的风光互补发电调度与优化技术研究

电力系统中的风光互补发电调度与优化技术研究随着可再生能源的逐渐发展和应用，风力发电和光伏发电作为两种重要的可再生能源形式越来越受到重视。

然而，由于天气变化的不确定性和发电设备的特点不同，单独使用风力或光伏发电系统无法稳定供电。

因此，风光互补发电调度与优化技术的研究变得至关重要。

风光互补发电调度是指同时利用风力发电和光伏发电，通过合理的调度策略来满足电力系统的供需平衡。

该研究旨在充分利用风力和光伏发电系统，减少能源浪费，提高电力系统的可靠性和经济性。

下面将从调度策略、优化技术以及现有问题三个方面来探讨电力系统中的风光互补发电调度与优化技术。

首先，风光互补发电调度策略是实现风光互补发电的基础。

调度策略主要分为两类：预测性调度和实时调度。

预测性调度是在发电系统运行前根据历史数据和天气预测模型来规划发电计划，旨在最大限度地提高发电效率。

实时调度则是根据短期的风力和光伏发电预测结果，结合电力系统的实时负荷变化，调整发电计划以应对突发的供需变化。

合理选择和设计调度策略是实现风光互补发电的关键，需要考虑到发电系统的性能特点、天气变化的不确定性以及电力系统的负荷需求。

其次，优化技术在电力系统中的风光互补发电调度中扮演着重要角色。

优化技术旨在通过最优分配风力和光伏发电资源，实现电力系统的运行效益最大化。

常见的优化技术包括线性规划、整数规划、遗传算法、模糊控制等。

通过建立数学模型和考虑系统约束条件，优化技术可以帮助制定最优的发电计划，提高发电系统的效率和经济性。

此外，优化技术还可以考虑到电力系统的环境影响，如减少污染排放、降低噪音等方面。

然而，电力系统中的风光互补发电调度与优化技术仍然存在一些挑战和问题。

首先，天气预测的准确性是影响发电调度的重要因素。

天气变化的不确定性导致风力和光伏发电的预测结果存在一定的误差，这将影响到发电系统的调度计划。

其次，电力系统的负荷波动较大，突发负荷的增加或减少对发电调度提出了更高的要求。

提高风光消纳能力的电力系统调度方案探讨

提高风光消纳能力的电力系统调度方案探讨摘要：新能源不仅意味着它们的寿命较短，而且具有不同于传统能源的效果。

因此，一旦启用，这种能源将大量生产。

然而，由于各种原因，这种能源在实际生产中不能正常发挥作用，而且在消纳这种能源方面存在问题。

本文目的是各电力研究计划和控制系统消纳成本。

关键词：新能源；消纳能力；电力系统引言现如今，新能源成功地引发了一场改革风暴，一种非常清洁和储备能源，不仅受到各级政府的欢迎，而且受到整个社会的欢迎。

但是，这种能量存在于使用中主要的漏洞与实际能源获取和能源转换之间的数据差异有关。

换句话说，部分能源无法转换，这不仅浪费了成本，而且降低了整个转换过程的安全性和可靠性。

因此，在转换过程中，不同电网之间的能源分配是能源开发的真正需要。

1含风电的消纳电力系统经济调度研究现状提高系统消纳新能源能力的方法之一是研究电力系统调度。

在调度的比率较低的情况下，新能源在调度系统中被视为一种负面负荷。

由于接入新能源的比例增加，这种调度模式已不再满足新能源系统安全和稳定的经济运作的要求。

新电力系统的最优调度模式与传统电力系统的最优调度模式之间的区别主要包括两个要素。

首先，在新能源系统优化调度模型中，优化变量不仅包括传统的控制变量：第二，发电机组的高效和无效输出、节点电压等，但也包括所有调度资源的规划能力，也就是说，在新能源系统的总体优化调度模型中，变量三用于表示新能源系统中常见的不确定性和随机变量，例如风能、太阳波动和电荷波动。

就风电而言，能源系统调度，包括获得风能，主要考虑到两种能源：火力发电和风力。

热发电的特点是发电成本低，运行稳定，但环境污染严重；与传统的热能发电相比，风力发电具有明显的经济和环境优势，对于控制环境污染、缓解化石能源短缺等阻碍我国社会经济发展的紧迫问题十分重要，但风力发电的波动性很大。

2消纳能力的电力系统2.1风力发电系统在整个调度中，风和火是它的重要能量来源。

但是，除了动力之外，火力的低成本和高污染严重损害了可持续性和清洁发展的原则。

计及风电、光伏预测不确定性的抽水蓄能日前全调度优化

计及风电、光伏预测不确定性的抽水蓄能日前全调度优化欧阳婷;蔡晔;王炜宇;唐夏菲;谭玉东
【期刊名称】《综合智慧能源》
【年(卷),期】2022(44)11
【摘要】为降低风电、光伏等可再生能源出力预测不确定性对日前优化调度运行经济性的影响,提出一种计及风电-光伏预测不确定性的抽水蓄能日前全调度优化模型。

首先,基于Weibull分布对风速进行预测,基于Beta分布对太阳辐照度进行预测,得到风电、光伏预测出力,采用多场景随机规划方法解决日前风电、光伏出力预测不确定性;其次,以日前风电、光伏出力预测场景集和负荷预测曲线为基础,结合水电、火电和抽水蓄能建立抽水蓄能日前全调度优化模型,以净负荷波动改善最优和总调峰成本最小为目标,求解得到抽水蓄能的抽发功率和火电的出力情况。

以国内某省实际数据为算例,验证了该模型可充分平抑新能源出力波动,减小火电调峰压力,改善系统运行经济性。

【总页数】8页(P20-27)
【作者】欧阳婷;蔡晔;王炜宇;唐夏菲;谭玉东
【作者单位】长沙理工大学电气与信息工程学院;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TK019;TK71
【相关文献】
1.计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法
2.考虑不确定性风电功率预测的风电-抽水蓄能联合优化运行
3.抽水蓄能—光伏—风电联合优化运行研究
4.抽水蓄能—光伏—风电联合优化运行研究
5.风电-光伏-抽水蓄能-蓄电池联合发电系统容量及运行协同优化
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