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机组检修与运行组合的协同优化
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:《电力系统自动化》
  • 时间:0
  • 分类:TM[电气工程]
  • 作者机构:[1]清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084, [2]电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市100084, [3]国网山东省电力公司调度控制中心,山东省济南市250001
  • 相关基金:国家科技支撑计划资助项目(2013BAA01B02); 国家自然科学基金资助项目(51407100); 中国博士后科学基金资助项目(2014M560969)
中文摘要:

提高风电预测精度是减少弃风、降低新能源消纳成本的重要手段之一。如何从机制设计入手,提高电网消纳新能源能力,降低全社会消纳新能源成本,成为亟待解决的问题。设计一种激励风电场提升功率预测精度、进而促进新能源消纳的机制,提出了支撑该机制运行的相应模型与方法。采用区间数方法精细量化为消纳新能源而增加的系统运行成本,并设计其在各风电场之间公平、非线性化分摊的机制。该机制满足激励相容原理,能够促使风电场提高日前上报预测出力精度,优化运行管理。基于IEEE 30节点系统的计算验证了该机制与方法的有效性。

英文摘要:

One of the important measures to reduce wind curtailment and the cost of renewable energy accommodation is to improve the accuracy of wind power forecast. How to enhance the grid' s capability of integrating renewable energy via mechanism design, so as to reduce the cost of renewable energy accommodation? This has become an imperative question to be answered. To this end, this paper designs a mechanism to encourage wind farms to improve the accuracy of power forecast and accommodation of renewable energy, and proposes the corresponding model and method. First, the interval method is used to finely measure the increased system operating costs corresponding to renewable energy accommodation. Probability distribution of wind power becomes straightforward via cost expressions. Based on this, the mechanism of fair and non-linear cost allocation among wind farms is designed. The mechanism satisfies the incentive compatibility. Wind farms are encouraged to improve their accuracy of submitted day-ahead forecast wind power and optimize operations and management. A case study based on an IEEE 30-bus system indicates the effectiveness of the proposed mechanism.

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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