一种负荷侧调峰资源规模需求的预测方法

    公开(公告)号:CN112366706B

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202011286964.9

    申请日:2020-11-17

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明提供的一种负荷侧调峰资源规模需求的预测方法,通过模拟的方法预测负荷侧响应资源的需求规模,具体包括:根据已有的机组组合、每台机组的最小功率、新能源装机规模以及功率预测、输电线路等参数进行仿真,从而计算出出新能源消纳量,进一步得出限电率;假定负荷侧响应资源规模,不断在模拟中进行增加规模,直至弃电率满足要求。此时负荷侧规模即为所求规模。本发明提供的预测方法,在保证电力系统安全稳定运行的前提下,能够计算出最优的需求侧响应规模,有助于降低成本。

    一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法

    公开(公告)号:CN113221299B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202110465855.1

    申请日:2021-04-28

    摘要: 本发明提出一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法,属于灵活性资源参与调峰的运行优化领域。该方法首先利用环境温度预测值和环境温度实际值的历史数据通过经验概率分布函数转换后,构建转换后的环境温度预测值和环境温度实际值的联合概率分布函数,计算得到次日实际环境温度的经验分布;然后建立由目标函数和约束条件构成的蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化模型,对该模型的目标函数进行分布鲁棒优化后对模型求解,得到各时段蓄热式电锅参与调峰时上报功率的最优解,最终得到蓄热式电锅炉参与调峰市场的投标功率曲线,优化完毕。本发明能够降低环境温度不确定性对蓄热式电锅炉参与调峰的影响,充分发挥蓄热式电锅炉的调峰能力。

    一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法

    公开(公告)号:CN113221299A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110465855.1

    申请日:2021-04-28

    摘要: 本发明提出一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法,属于灵活性资源参与调峰的运行优化领域。该方法首先利用环境温度预测值和环境温度实际值的历史数据通过经验概率分布函数转换后,构建转换后的环境温度预测值和环境温度实际值的联合概率分布函数,计算得到次日实际环境温度的经验分布;然后建立由目标函数和约束条件构成的蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化模型,对该模型的目标函数进行分布鲁棒优化后对模型求解,得到各时段蓄热式电锅参与调峰时上报功率的最优解,最终得到蓄热式电锅炉参与调峰市场的投标功率曲线,优化完毕。本发明能够降低环境温度不确定性对蓄热式电锅炉参与调峰的影响,充分发挥蓄热式电锅炉的调峰能力。

    区域电网风力发电功率预测优化方法和装置

    公开(公告)号:CN110705772B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN201910916360.9

    申请日:2019-09-26

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种区域电网风力发电功率预测优化方法和装置,该方法包括:获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据;根据该历史运行数据建立该风电场的简化风‑电转换模型;根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差;根据该简化风‑电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据;根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差;根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节,能够有效提高功率预测精度。

    区域电网风力发电功率预测优化方法和装置

    公开(公告)号:CN110705772A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910916360.9

    申请日:2019-09-26

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种区域电网风力发电功率预测优化方法和装置,该方法包括:获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据;根据该历史运行数据建立该风电场的简化风-电转换模型;根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差;根据该简化风-电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据;根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差;根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节,能够有效提高功率预测精度。