【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统及电网优化，具体涉及一种风—光—火—储多能互补日前鲁棒优化调度方法。
技术介绍
1、由于新能源产业进入发展新阶段，高比例可再生能源并网己是未来主流趋势。然而，风、光出力具有强随机性、间歇性和波动性，高比例可再生能源并网会严重影响到电力系统安全、稳定、高效的运行，而多能互补系统可以有效地解决这一问题，推动多种能源方式互联互济，可以最大化发挥电源侧灵活调节作用，促进大规模新能源的消纳，解决传统综合能源系统效率不髙，以及弃风、弃光等问题，最终实现新型电力系统的构建。
2、将风电、光电整合打捆，利用火电机组的快速调节能力对冲风、光出力的波动，形成优质、稳定的互补发电系统。风—光—火—储协同运行模式集成多种分布式能源，采取集中上网、内部优化调度的方式，考虑多种能源的相关特性，发挥各类能源优势，有效降低风电、光伏对电网的影响，保证出力稳定可靠。我国清洁能源丰富，为实现清洁能源的跨区域消纳，目前特高压直流外送主要采用“直线式”定功率的输电方式，日输电功率曲线呈现出平稳的阶梯状。其风、光次日出力过程受地形、气象等因素影
【技术保护点】
1.一种风—光—火—储多能互补日前鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测次日的风电和光伏出力过程，以及相应的径流过程中的预测方法包括对风速、日照和温度气象条件以及历史出力数据的分析，采用基于机器学习的预测模型进行出力预测。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，代表性场景集的构建基于风能和光伏出力预测误差的统计特征，采用拉丁超立方体抽样法生成不同预测误差水平的风能和光伏出力场景，并通过同步回代缩减法，确立代表性的风光组合出力场景及其发生概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种风—光—火—储多能互补日前鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测次日的风电和光伏出力过程，以及相应的径流过程中的预测方法包括对风速、日照和温度气象条件以及历史出力数据的分析，采用基于机器学习的预测模型进行出力预测。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，代表性场景集的构建基于风能和光伏出力预测误差的统计特征，采用拉丁超立方体抽样法生成不同预测误差水平的风能和光伏出力场景，并通过同步回代缩减法，确立代表性的风光组合出力场景及其发生概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对发电计划的调整优化，以满足系统输电功率的平稳性及高效负荷分配，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多目标鲁棒优化调度模型的目标函数包括：最大化互补系统日均输电功率、最小化受端电网剩余负荷标准差、...
【专利技术属性】
技术研发人员：李菁华，兀鹏越，杨沛豪，寇水潮，郭昊，王小辉，郑昀，薛晓锋，王烽，阮提，梁晓斌，张宗祯，张晨曦，魏寒，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。