基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模误差分析

以预测风速为输入进行风电功率预测时,风电场风速-功率曲线的建模精度至关重要。提出一种基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模方法,并分析不同风速区间下各建模误差的变化情况。分析结果表明,忽略风速-功率传变特性差异导致风速较小时建模曲线偏高,风速较大时建模曲线偏低,而忽略风速空间分散性对建模曲线的影响则相反,因此两者对建模精度的影响有明显的抵消现象,且各建模误差的变化情况与风速大小密切相关。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计EI北大核心CSCD

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

考虑预报风速与功率曲线因素的风电功率预测不确定性估计

对影响风电功率预测不确定性的数值天气预报风速与风电机组功率曲线进行分析。分别从时间和风速水平角度对预报风速的不确定性进行了定量评估,提出了2种风速预报的综合不确定性评估模型;分析了风机理论功率曲线、实际运行功率曲线的不确定性以及功率曲线的固有特性对功率预测结果不确定性的影响;在此基础上提出了一种功率预测不确定评估的工程化模型。算例分析结果验证了该模型在工程应用中的可靠性和准确性。     

风电功率短期预测及非参数区间估计

为满足电网规划的要求,风电功率预测系统不仅需要提供确切的预测值,还应该对预测值包含的风险做出合理的评估。利用人工神经网络预测风速、风向,并根据实测功率曲线获得风电功率预测值。分析了造成风电功率预测结果不确定的影响因素,提出一种基于预测误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,对各功率分区内的预测误差概率密度函数进行建模,并在确定性预测基础上求取概率性风电功率预测值。仿真结果验证了该方法的实用性与有效性。     

基于功率预测误差修正的日前风电出力分布估计

风电功率预测是整个风电运行与控制体系的基础支撑技术模块。基于功率预测误差的修正结果,提出了一种风电场日前有功出力分布的估计方法。首先验证了风电功率的预测误差水平受到风速大小的三次方、风电功率的峰度、风电功率的大小和功率预测相关性等多个因素的影响;然后利用多元线性回归法建立风电功率预测误差的估计模型,并对风电场日前的点功率预测值进行修正;最后利用广义误差分布模型估计出风电出力的上下限。以华北地区某座风电场作为测试算例进行分析,验证了该出力分布估计方法的有效性。     

考虑山东近海不同风能天气特征的风电功率区间预测模型

风电功率区间预测是应对大规模风电机组并网运行的有效手段之一。针对山东风电并网运行建立了一种考虑山东半岛不同风能特征的风电功率区间预测模型。对比了不同风能条件下半岛内风电场出力特征和风电功率历史预测误差分布特点,发现风电场出力分布范围随风速增加呈"先增后减"趋势,在出力分布范围较大的风速区间内,预测误差也相对较大。以风速、风向和预测功率为特征变量,在利用层次聚类法对样本数据进行聚类分析基础上,采用非参量核密度估计方法,建立了各类样本在不同风向条件下风速-风电功率预测误差的联合概率密度分布模型。将该模型与NARX(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs)网络确定性风电功率预测结果相结合,得到一定置信水平的风电功率区间预测结果,最后通过实际算例验证了模型的有效性。     

基于非参数回归模型的短期风电功率预测

随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性.     

基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测

随着风电在现代电网的渗透率越来越高,电力系统优化运行对风电功率区间预测的可靠性提出了更高要求。现有的风电功率区间预测通常针对历史数据整体的误差,或者基于不同的出力水平进行分类误差建模,难以反映预测模型对于不同风况下的适应性。鉴于此,提出了一种基于数值天气预报(NWP)风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测模型。首先,按照NWP风速对历史时段的点预测误差进行层次聚类,利用经验分布模型对不同风况下的误差进行概率分布拟合。然后,对待预测时刻的NWP风速所对应的累计经验分布概率值进行蒙特卡洛抽样,并在给定的置信水平下求取短期内各个待预测时点可能发生的功率波动区间。最后,以中国吉林省某风电场运行数据为例,与常用的概率预测方法相比,验证了所提方法的可靠性。     

基于贝塔分布的风电功率波动区间估计

风电的大规模并网使得风电功率的波动性对电网的影响越来越大,单一且确定的点预测往往不能满足电网风险分析和制定决策的需求。通过对风电功率预测误差分布特性的研究,提出利用预测功率区间分段方法与参数优化后的贝塔分布对具有偏态性的功率预测误差频率分布进行拟合。同时根据估计区间最狭原则,实现一定置信水平下风电功率的波动区间估计。利用所建优化模型、正态分布模型和优化前的贝塔分布模型分别对某风电场历史数据进行分析,对比结果验证了优化贝塔分布模型能更有效地对功率预测区间进行估计。     

基于SHGM估计方法的电力系统状态估计

电力系统状态估计作为一种应用软件，在整个能量[管理系统（EMS）中起着非常重要的作用，但是经典的估计方法在处理不良的异点时显得无能为力，为了解决这一问题，文中在简要分析映射统计概念及原理的基础上，用先辨识杠杆点的方法来进行估计，从而避免受到在这些点的不良数据的影响，仿真试验结果表明，该方法较一般的WLS状态估计方法在处理不良数据以及收敛性等方面具有更好的效果，并且它的算法是对较简单的基于WLS算法的修改，所以很容易实现。     

电力系统抗差状态估计研究综述

状态估计是电力系统能量管理系统的重要组成部分.传统加权最小二乘估计不具备抗差性,为此产生了抗差估计理论.本文介绍了抗差估计的定义、目标及基本类型,综述了电力系统抗差状态估计的经典方法和新方法.经典方法主要包括M估计、GM估计、高崩溃污染率估计等;新方法包括新息图状态估计、最大相关熵估计、最小信息损失状态估计、最多赞成状...     

输电线路电阻参数误差对无功状态估计结果的影响分析

电力系统状态估计是调度自动化各项高级应用功能的基础,电网参数作为一种静态基础数据,其准确程度对状态估计结果有着持续的影响。针对调度运行单位在状态估计日常运行维护中经常出现的无功电压状态估计结果偏差的问题,详细分析了线路电阻参数对无功状态估计结果的影响。在其他参数不变的情况下,改变输电线路电阻的大小会改变线路两端的无功潮流分布,电阻值变化对线路两端无功潮流大小的影响数值相同,符号相反。给出了电网无功量测数据与状态估计结果相矛盾时的解决方向,并结合生产实际中的算例验证了分析结果的准确性。     

M估计方法及其在电力系统状态估计中的应用

针对ＱＬ及ＱＣ估计的缺点,提出了一种新的电力系统稳健估计方法。在此基础上,利用残差灵敏度矩阵,提出了减少残差屏蔽效应的措施。分析表明,新方法可以结合现有常规状态估计方法。计算上易于实现且速度较快,在一定程度上克服了残差屏蔽效应。     

基于集合论估计的电网状态辨识(一)建模

状态估计作为电力系统分析与控制的基础,是能量管理系统的重要组成部分。文中通过对已有状态估计方法(包括最小二乘法、经典抗差估计方法以及近年来涌现的新的估计方法)的特点的研究,分析了现有研究存在的主要问题,并指出引入集合论估计可有效解决该问题,以提升估计结果可信性。基于集合论估计的基本思想,研究了基于集合论估计理论的电网状态辨识的模型。该模型可明确系统真实状态和辨识结果的关系,理论上保证了结果的可信性。文中对模型中的属性集合进行了数学描述,并提出了基于区间的解集描述,保证了模型的可求解性和可应用性。     

软件成本估算技术及在电力行业的应用

软件成本估算是软件项目管理的关键步骤，也是软件项目计划的难点，对当前流行的软件成本估算技术进行分析和比较，针对我国电力行业的实际情况，利用比较成熟的软件成本估算模型COCOMOⅡ(Constructive Cost Model Ⅱ），对一个应用软件进行成本估算，得到令人满意的结果，对电力行业应用软件的成本估算和审核提出建议。     

基于量测残差的改进参数估计方法

电网参数错误将影响状态估计的质量，并降低能量管理系统中其他高级应用软件的实用化程度。文中简要介绍了主要的参数估计算法，并详细分析了基于量测残差和参数误差间灵敏度关系的参数估计方法。在总体沿袭两步法参数估计方法的基础上，对该方法的近似模型进行了详细分析。为使算法具有更广的适用面，对第1步中偏差向量的计算和第2步中参数的估计方法分别进行了改进。对该算法进行了测试，结果表明，该方法具有良好的应用前景。     

抗差估计理论及其在电力系统中的应用

简单介绍了抗差估计理论的发展过程、基本思想、若干重要概念和常用的抗差估计方法。 介绍了国外抗差估计理论应用于电力系统状态估计方面的研究情况,提出了值得继续研究的一些问题,指出将抗差估计理论应用于电力系统实时控制和负荷预报等领域具有重要意义。     

基于PMU分解协调的状态估计算法

PMU至少可实现系统局部可观,此性质必然产生系统的自动划分,即出现围绕PMU配置点集的若干可观测性子系统。基于这一思路,从状态估计快速性角度出发,提出电网分解协调的状态估计快速算法,分解是指依据PMU配置的可观测子系统的划分,协调是指各子系统如何达到无缝的衔接,在快速估计下达到与整体估计一样的效果。最后,以IEEE-39节点及IEEE-118节点系统对对算法进行了验证。     

电力线OFDM系统中的一种盲信道估计方法

提出了一种用于电力线OFDM系统的新的盲信道估计方法.基于因果信号实部与虚部之间的希尔伯特变换关系,推导出信道频率响应的幅度-相位约束关系.基于信道频率响应的幅度-相位约束关系,该算法首先对信道的幅频响应进行估计,然后由幅频响应估计相频响应,最后得到完整的信道频率响应.与基于训练序列的估计方法进行比较,计算机仿真表明了...