【摘 要】
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随着风电等新能源大规模并网,其出力的不确定性给电力系统日前调度带来很大挑战.传统的研究方法多是假设风电功率预测误差服从某种概率分布,但风电功率预测误差受到多种因素
【机 构】
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上海电力大学,电气工程学院,上海200090;上海电力大学,电子与信息工程学院,上海200090
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随着风电等新能源大规模并网,其出力的不确定性给电力系统日前调度带来很大挑战.传统的研究方法多是假设风电功率预测误差服从某种概率分布,但风电功率预测误差受到多种因素影响,概率分布模型无法准确描述其特性.为此,采用基于神经网络的组合预测方法对风电功率误差进行建模,再将预测的风电误差加入到包含热电机组、火电机组、风电、储热装置和电锅炉的热电联合优化调度模型中,最后以实际的10机系统为例进行仿真,分析了风电预测误差对机组出力、风电消纳及调度成本的影响.结果表明,与传统方法相比,所建模型可减少机组燃煤成本与旋转备用成本,降低了经济调度成本,提高了风电消纳水平.
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