风电功率概率预测方法、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN108133279B

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN201710757703.2

    申请日:2017-08-29

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种风电功率概率预测的方法,包括:获取风电场历史数据的统计特征;将历史预测功率和风电场的NWP预测结果的风速波动量序列相结合,形成概率预测的影响因子,并将影响因子划分为多个互不相交的子集;以所述风电场历史数据的统计特征作为输入,通过随机森林算法对次日的误差水平进行分类预测,获得分类预测结果;根据所述分类预测结果,以及预测时所处的历史预测功率和NWP预测结果的风速波动量所在的子集,计算误差的概率密度函数,获得误差随机变量;以及根据风电场的风电功率NWP预测结果以及所述误差随机变量,获得风电功率概率预测结果。该方法具有更好的预测效果。本发明还提供一种计算机可读存储介质及计算机设备。

    一种基于调峰效果的负荷侧储能优化配置方法

    公开(公告)号:CN107800148B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201711173260.9

    申请日:2017-11-22

    IPC分类号: H02J3/32

    摘要: 本发明公开了一种基于调峰效果的负荷侧储能优化配置方法,先根据计划配置储能的负荷点的典型日负荷数据,依据负荷数据的标准差和平均单向持续时长生成候选配置集合,然后将配置集合中每一个配置元素作为边界条件,修改计算储能调峰效果的不等式约束,以混合整数规划求新负荷曲线的方差最优值,对应的标准差与原始曲线标准差相比的降低比率作为配置的效益得分,最后将每一个候选配置点的成本按照功率和容量进行计算,综合效益得分与成本如标准差降低率与成本之比,进行候选集合中最优配置的选择;本发明不仅能够降低电网储能配置的设备成本,而且能够快速准确地获取负荷侧储能配置的最优配置,且负荷侧储能配置的准确度高,可靠程度强。

    提高风电消纳能力的方法

    公开(公告)号:CN105656025B

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201510880433.5

    申请日:2015-12-03

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/38

    CPC分类号: Y02P80/22

    摘要: 本发明提供一种提高风电消纳能力的方法,包括:获取第二天的风电出力数据,根据所述风电出力数据及负荷数据,生成含风电的第一日前调度计划;获得是否存在弃风,若不存在弃风,则将第一所述日前调度计划发送给火电厂及风电场;若存在弃风,则采用含有可平移负荷的机组组合模型,生成第二日前调度计划;获得新的弃风出现的时间分布及弃风电量相关,并将第二调度计划发送给火电厂,将平移负荷信息发送给含有可平移负荷的高载能企业,将弃风出现的时间及弃风电量发送给含有自备电厂的高载能企业;含有自备电厂的高载能企业获得可消纳的弃风电量;以及根据收到的可消纳的弃风电量,形成风电的第三日前调度计划,并将第三日前调度计划发送给风电场。

    风电功率概率预测方法、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN108133279A

    公开(公告)日:2018-06-08

    申请号:CN201710757703.2

    申请日:2017-08-29

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种风电功率概率预测的方法,包括:获取风电场历史数据的统计特征;将历史预测功率和风电场的NWP预测结果的风速波动量序列相结合,形成概率预测的影响因子,并将影响因子划分为多个互不相交的子集;以所述风电场历史数据的统计特征作为输入,通过随机森林算法对次日的误差水平进行分类预测,获得分类预测结果;根据所述分类预测结果,以及预测时所处的历史预测功率和NWP预测结果的风速波动量所在的子集,计算误差的概率密度函数,获得误差随机变量;以及根据风电场的风电功率NWP预测结果以及所述误差随机变量,获得风电功率概率预测结果。该方法具有更好的预测效果。本发明还提供一种计算机可读存储介质及计算机设备。