气候变化条件下基于智能预测模型的虚拟电厂 不确定性运行优化研究

• 作者: 贾晓强 杨永标 杜姣 甘海庆 杨楠
• 来源期刊: 发电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟电厂(VPP) 区域气候模型(PRECIS) BP神经网络 不确定性优化 气候变化
• 年，卷（期）: 2024,（6）
• 页码范围: 52-61
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

为有效应对气候变化，促进虚拟电厂(virtual power plant, VPP)的健康发展，基于区域气候模型(providing regional climate for impact studies,PRECIS)、BP神经网络预测模型和区间优化算法，提出了适应气候变化的VPP运行优化模型。应用PRECIS模拟2025年不同碳排放情景下气温、风速和辐射量等气象要素的变化规律；基于PRECIS气象要素模拟结果，应用BP神经网络模型预测2025年光伏电站的发电量；将区间优化算法与发电量预测结果相耦合，以此降低光伏发电不确定性对优化模型模拟结果的影响。结果显示，该模型可生成适应气候变化的VPP最优运行策略，降低系统运行成本，提升VPP运行效益。