【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网发电机组功率的计算方法。
技术介绍
现有电网中发电机组的调度计算方法中涉及到风电功率预测的部分,采用风电功率的单值预测。该预测方式采用统计方法,根据历史统计数据找出天气预报和风电场出力之间的关系。由于预测值为单一值,往往会造成预测值与实际值的误差较大。而且在这种单一值的预测情况下,计划编制没有考虑风电出现误差的安全风险系统,一旦某些时段的实际值与预测值偏差较大,将给电网调度带来极大的困难。现有发电计划编制采用等利用小时数算法,在风电功率单一值预测的基础上,按所有火电机组进行相同运行时间来计算发电计划出力。这种方式没有考虑不同机组之间购电成本、煤耗、启停成本的因素,造成购电成本整体的消耗很大,成本高。而且这种计划下的风电预测功率不能保证最大程度的风电吸纳水平,对可再生能源的利用率不高。
技术实现思路
本专利技术要解决现有的电网中发电机组配置方法无法考虑风电波动性的技术问题,而提供。本专利技术的按以下步骤进行:一、测试非平稳时间t内风电场风速和风电场有功功率的值,得到风功率时间序列向量;二、采用离散正交小波变换,将步骤一得到的风功率时间序列向量分解成一个趋势分量和多个扰动分量;三、根据稀疏贝叶斯原理分别对各个趋势分量和扰动分量建立多个稀疏贝叶斯学习机,进行风电场输出功率的多步概率预测,得到各个风功率时间序列分量各时段的预测值;将同一时段内的各个风功率时间序列分量的预测值累加,得到各时段内的预测值,同时计算出各时段风电功率的期望值μ和方差σ,得到风电输出功率概率分布曲线;四、将步骤三得到的风电输出功率概率分布曲线按横作标分为m个区,将每个区的中间 ...
【技术保护点】
一种计及风电波动性的电源配置方法,其特征在于该方法按以下步骤进行:一、测试非平稳时间t内风电场风速和风电场有功功率的值,得到风功率时间序列向量;二、采用离散正交小波变换,将步骤一得到的风功率时间序列向量分解成一个趋势分量和多个扰动分量;三、根据稀疏贝叶斯原理分别对各个趋势分量和扰动分量建立多个稀疏贝叶斯学习机,进行风电场输出功率的多步概率预测,得到各个风功率时间序列分量各时段的预测值;将同一时段内的各个风功率时间序列分量的预测值累加,得到各时段内的预测值,同时计算出各时段风电功率的期望值u和方差σ,得到风电输出功率概率分布曲线;四、将步骤三得到的风电输出功率概率分布曲线按横作标分为m个区,将每个区的中间值作为风电输出功率,将每个区的面积作为该风电输出功率对应的概率,即得到m个状态,及对应的概率;五、将各个时段的备用需求设置为零,利用拉格朗日松弛法进行无备用约束的机组组合预决策,得到各时段火电机组的停运容量表,即得到1,2,......,j,......,K个状态,机组停运状态j所对应的停运容量Cj,状态j出现的概率pj,将所有在线火电机组容量之和减去各时段的负荷,得到该时段的备用容量R ...
【技术特征摘要】
1.一种计及风电波动性的电源配置方法,其特征在于该方法按以下步骤进行: 一、测试非平稳时间t内风电场风速和风电场有功功率的值,得到风功率时间序列向量; 二、采用离散正交小波变换,将步骤一得到的风功率时间序列向量分解成一个趋势分量和多个扰动分量; 三、根据稀疏贝叶斯原理分别对各个趋势分量和扰动分量建立多个稀疏贝叶斯学习机,进行风电场输出功率的多步概率预测,得到各个风功率时间序列分量各时段的预测值;将同一时段内的各个风功率时间序列分量的预测值累加,得到各时段内的预测值,同时计算出各时段风电功率的期望值U和方差σ,得到风电输出功率概率分布曲线; 四、将步骤三得到的风电输出功率概率分布曲线按横作标分为m个区,将每个区的中间值作为风电输出功率,将每个区的面积作为该风电输出功率对应的概率,即得到m个状态,及对应的概率; 五、将各个时段的备用需求设置为零,利用拉格朗日松弛法进行无备...
【专利技术属性】
技术研发人员:孟祥星,杨滨,杨明,白雪松,赵旭,兰天,刘会有,
申请(专利权)人:黑龙江省电力有限公司,国家电网公司,
类型:发明
国别省市: