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计及风电预测误差带的调度计划渐进优化模型
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:电力系统自动化
  • 时间:2011.11.25
  • 页码:131-135
  • 分类:O211.67[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]山东大学电气工程学院,山东省济南市250061, [2]山东电力调度中心,山东省济南市250001
  • 相关基金:国家科技支撑计划资助项目(2011BAA07B03); 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA05A101); 国家自然科学基金资助项目(51177092)~~
  • 相关项目:大规模风电并网的运行风险预警与协调防御
中文摘要:

随着风电并网容量的不断增大,电网消纳风电的难度不断增大。风电场出力预测存在较大误差,且误差大小随预测周期和出力水平的不同存在较大差异,需要不同的备用容量来满足系统供电和负荷的平衡。针对上述问题,提出了计及风电预测误差的日前和日内调度计划渐进优化模型。该模型将风电出力和误差带的预测纳入调度计划的执行过程中,并根据最新的预测信息对之前制定的调度计划进行调整,调整内容包括常规机组出力和所提供的备用容量,以此来逐步提高剩余时段调度计划的准确性。以含风电场的IEEE 30节点算例系统为例对该模型进行了验证,与日前调度模型相比,该模型能有效反映不同时段风电预测误差对风电调度的影响,从而在各调度时段对备用容量进行相应调整。

英文摘要:

The difficulty of integrating wind power into the grid increases with the wind power penetration level growing continuously.The prediction error of wind farm output is relatively large,and it varies with the prediction cycle and output level;therefore,different reserve capacities are needed to balance power supply and load demand.To solve the above issues,a gradual optimization method of day-ahead and within-day dispatching schedules is presented.The wind power and predication error band are involved during the implementation of dispatching schedules,and the last dispatching schedules are adjusted according to the latest predication messages to improve the accuracy of dispatching schedules gradually.The adjustments include the output power and reserve capacities of conventional generators.The proposed model is verified on IEEE 30-bus system with a wind farm.Compared to the day-ahead dispatching model,the proposed model can reflect the impact of wind power predication error on dispatching schedules more effectively,and the reserve capacities can be adjusted accordingly.

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编:211106
  • 邮箱:aeps@nari-china.com
  • 电话:025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1026
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:73920