隨著我國風(fēng)電技術(shù)研發(fā)能力的迅速提升,現(xiàn)單機裝機容量達到國際領(lǐng)先水平,多地的風(fēng)電場已形成較大的規(guī)模。但風(fēng)電固有的種種特性以及源荷之間空間距離的限制,導(dǎo)致目前存在大量的“棄風(fēng)限電”狀況。而電網(wǎng)風(fēng)電接納能力則是判斷電網(wǎng)對于風(fēng)電功率的極限穿透能力的評估依據(jù)。影響風(fēng)電接納能力的因素有很多,其中風(fēng)電功率預(yù)測區(qū)間是不可或缺的一項。本文在歸納總結(jié)風(fēng)電接納能力的限制因素后,提出一種風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法和概率潮流算法,并結(jié)合基于風(fēng)電功率預(yù)測上下限的約束條件進行風(fēng)電接納能力的評估。本文的主要內(nèi)容包括:(1)分析總結(jié)了風(fēng)電出力特性、風(fēng)電接入對電網(wǎng)造成的影響以及電網(wǎng)風(fēng)電接納能力的限制因素等基礎(chǔ)問題,并基于此分析歸納出針對評估風(fēng)電接納能力優(yōu)化算法的約束條件。(2)介紹了風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測的分類和定義,以極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine,ELM)網(wǎng)絡(luò)算法作為點預(yù)測模型,并基于Copula相關(guān)性理論,考慮風(fēng)電功率波動與預(yù)測誤差間的相關(guān)性建立了風(fēng)電功率短期區(qū)間預(yù)測模型,且利用評價指標對模型和方法進行驗證。(3)分析總結(jié)了現(xiàn)有風(fēng)電并網(wǎng)概率潮流計算方法中,風(fēng)電功率概率模型參數(shù)法和非參數(shù)法建模的優(yōu)劣,并提出采用考慮邊界校正的非參數(shù)核密度估計建立概率潮流計算中的風(fēng)電功率概率模型,并引用機器學(xué)習(xí)中帶交叉驗證(Cross Validation,CV)的網(wǎng)格搜索(Grid Search)法優(yōu)化核密度估計的帶寬參數(shù)。利用加入風(fēng)電后改進的IEEE39節(jié)點電力系統(tǒng)進行潮流計算仿真分析。(4)建立基于風(fēng)電功率預(yù)測區(qū)間的風(fēng)電接納能力評估模型。先將風(fēng)電功率預(yù)測區(qū)間信息和負荷信息作為輸入,結(jié)合常規(guī)機組發(fā)電模型,優(yōu)化其啟停狀態(tài),并給出最優(yōu)機組組合和電網(wǎng)可接納風(fēng)電的上下限;基于此,以棄風(fēng)率和風(fēng)電接入前后的成本改變量作為評價指標,將不同置信度的預(yù)測區(qū)間得到的結(jié)果與單點預(yù)測值作為模型輸入進行對比,分析得到最終結(jié)論。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TM614
【部分圖文】：

基于風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測的電網(wǎng)風(fēng)電接納能力評估20圖3.5風(fēng)電功率預(yù)測誤差和波動特性相依關(guān)系及分布3.4.3Copula函數(shù)參數(shù)估計利用風(fēng)電功率預(yù)測誤差和波動變化率KDE得到的結(jié)果為自變量，以IFM估計作為參數(shù)估計方法計算正態(tài)Copula與t-Copula函數(shù)的線性相關(guān)參數(shù)和t-Copula函數(shù)的自由度k，計算結(jié)果如表3.1所示：表3.1Copula參數(shù)估計結(jié)果正態(tài)Copula參數(shù)估計t-Copula參數(shù)估計10.09980.09981G10.09860.09861t7.3828tk根據(jù)表3.1中求得參數(shù)繪制正態(tài)Copula和t-Copula函數(shù)的PDF圖像，如圖3.6(a)(b)所示。(a)(b)圖3.6正態(tài)Copula和t-Copula函數(shù)PDF圖像為了選擇能最準確描述預(yù)測誤差和波動變化率相關(guān)性分布的Copula函數(shù)，本文利用觀測樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗Copula和SED衡量兩種Copula擬合原始數(shù)據(jù)的情況。得出的SED如表3.2所示：風(fēng)電功率波動變化率分布CG[E(x),F(x)]Ct[E(x),F(x)]

正態(tài)Copula和t
【參考文獻】

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本文編號：2864402