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风电功率预测信息在日前机组组合中的应用
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:电力系统自动化
  • 时间:2011.4.4
  • 页码:13-18
  • 分类:TM73[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]电力系统国家重点实验室,清华大学电机系,北京市100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51077078)
  • 相关项目:基于功率预测的集群风电融入大电网的主动运行控制策略研究
中文摘要:

将风电功率预测信息纳入电力系统调度运行是解决风电波动的主要技术之一。受自然条件影响,风电功率预测的精度仍然较低。描述风电功率的不确定性并在机组组合中使用该信息,可提高机组组合决策的鲁棒性。文中分别采用点预测、区间预测和分位点预测描述风电功率的不确定性。在此基础上,分别建立了适合各种风电功率预测信息的机组组合模型。最后,采用IEEE-RTS96系统对所建机组组合模型进行测试,并在此基础上对各类预测信息在机组组合决策中的作用进行分析。测试结果证明了文中研究方法的有效性。

英文摘要:

Incorporating wind power forecast in power system operation is one of the main techniques for mitigating the fluctuation of wind power variation.Because of changes of weather,however,it is still a challenge to make highly accurate wind power forecast.By describing the uncertainty of wind power forecast and using it in unit commitment(UC) will help make more robust day-ahead schedules.Three categories of wind forecast information are described in this paper.A modified UC model is proposed that can be flexibly adapted to each type of wind power forecast information.Ten units from an IEEE-RTS 96 system are selected to test the proposed model.Simulation results show the effectiveness of the model in using different wind power forecast information.In addition,occasional wind curtailment may help system operate more economically.

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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