泛在电力物联网在北京经济技术开发区的应用探索

泛在电力物联网是物联网在电力领域的具体体现，建设泛在电力物联网是推进"三型两网"建设的关键环节，也是实现能源转型的必要手段。阐述了泛在电力物联网的定义，从供电公司角度出发，根据北京经济技术开发区实际情况，讨论了依托地区特点的泛在电力物联网实施策略和实际应用场景，分析了可能遇到的问题。得出结论：随着泛在电力物联网的深入建设，供电公司能够为电力客户提供多元化服务，提高客户满意度；地市供电公司能够依托泛在电力物联网开展更多电力相关业务；泛在电力物联网的安全性、实用性、有效性是发展面临的首要问题。     

基于失真数据降噪的数据预处理方法及其在风电功率预测中的应用

提高风电数据精度对于建设泛在电力物联网具有重要意义。风电功率预测对历史风电数据集的要求较高,现研究多集中于通过建立不同预测模型或提出不同预测算法以提高风电功率预测准确性,对于风电功率历史数据集本身的噪声数据的处理关注并不多。为此,提出一种针对风电历史数据降噪的方法,该方法主要作用于数据集本身,通过清除历史风电数据中的失真数据,降低历史数据中无用数据的数量,在提高风电功率预测准确性的同时,尽可能缩短数据建模、预测的时间。     

改进K近邻算法在风功率预测及风水协同运行中的应用

风电输出功率的不确定性和不可控性成为了制约风电发展的根本问题。研究风功率预测技术,为电网运行提供准确的风电输出功率预测数据和信息,是解决风力发电发展的根本途径。提出基于改进K最邻近算法的风功率预测模型,并将模型应用到了风水协同运行中,在风水协同运行计划的基础上增加了数据实时修正。通过Python语言实现仿真,通过实际仿真结果表明该方法具有较好的预测精度,提高了协同运行系统的精度和准确性。验证了该方法的有效性。     

风光储联合发电运行技术研究

随着能源需求的日益增长和新能源的快速发展,利用风能、太阳能的发电技术已经逐步成熟,且在电网中的渗透率也在不断提高。为弥补风能、太阳能发电所带来的功率不稳定、电能质量低等问题,有必要对风能、太阳能、储能联合发电进行深入研究。文中依据简单平抑方法、考虑一定约束的平抑方法、考虑功率预测与人工智能的平抑方法对储能的平抑控制策略进行了归纳总结。在储能平抑风光波动的研究中滤波算法是最为常见的方法,加入一定的约束会使平抑效果更佳,储能平抑配合精准的预测使整个系统更加平滑。多储能技术混合可以发挥各储能技术优越性。加入储能装置的风光储互补系统可以有效降低原风光互补系统对电网的不利影响。可以在更高程度上平滑风光发电系统的输出特性,增加电网对可再生能源的吸收接纳程度,取得良好的经济和社会效益。     

风电场有功功率控制综述

由于风电具有随机性、波动性和反调峰特性,高比例的风电并入电网会对电力系统的稳定性和安全性造成很大的冲击,因此有必要对风电场有功功率输出进行控制,减少风电功率的波动性,提高输出功率的平滑性;同时,随着装机容量的不断增加,造成大量的弃风现象,风电场的控制模式由传统的最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）模式向限功率控制模式转变。基于弃风限电以及风电并网的控制要求这2个背景,分析了控制风电场有功功率的必要性,从单机功率控制和场站级功率控制2个层面出发,以场站级功率控制为侧重点,归纳总结了当前风电有功功率控制的研究现状,总结出不同控制方式的控制特点及不足之处,并对其研究方向进行了展望。