基于机会约束规划的风电预测功率分级处理

• 作者: 张利 梁军 牛远方 王成福 贠志皓 韩学山
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 风力发电 预测功率 分级处理 机会约束规划 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 绿色电力自动化
• 页码范围: 14-19
• 分类号: TM715
• 字数: 5698字
• 语种: 中文

摘要

提高现有风电功率预测精度往往难度大、经济性差,而电网调度、风电控制则需要准确的功率曲线。为此,从分析功率预测结果角度提出风电功率分级处理思想,以减少预测误差对相关决策的影响。该分级思想以预测功率为基础,考虑预测误差分布影响,利用机会约束规划方法建立基于预测功率可信度水平的分级模型,将预测功率划分为基荷出力、次级出力及高频出力3个部分。分级处理可在保证最大化利用风功率前提下,区分预测数据中不同可信度水平分量,以此为电网调度、风电功率控制提供决策依据,从而降低决策风险。结合策略迭代、粒子群算法对分级模型进行求解,以某风电场24h数据为例进行模拟分级,所得结果验证了分级思想的可行性、有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张利	山东大学电气工程学院	32	669	15.0	25.0
2	韩学山	山东大学电气工程学院	144	3584	32.0	54.0
3	梁军	山东大学电气工程学院	94	1776	25.0	39.0
4	贠志皓	山东大学电气工程学院	21	378	10.0	19.0
5	王成福	山东大学电气工程学院	7	257	5.0	7.0
6	牛远方		8	150	5.0	8.0