生成风电功率时间序列场景的双向优化技术

被引:74
作者
黎静华 [1 ]
孙海顺 [1 ]
文劲宇 [1 ]
程时杰 [1 ]
罗卫华 [2 ]
葛维春 [2 ]
王芝茗 [2 ]
机构
[1] 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)
[2] 辽宁省电力公司
基金
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词
风电并网; 风电序列场景; 场景消减技术; 禁忌搜索方法; 场景验证;
D O I
暂无
中图分类号
TM614 [风能发电];
学科分类号
080811 [新能源发电与电能存储];
摘要
用少量的代表性风电功率序列场景来准确刻画风电随机特征,对含有风电电力系统的规划和运行具有重要意义。然而,代表性风电功率序列场景的生成,目前方法难以实现从庞大的发生空间中选择有效的代表场景,场景模拟的质量有待提高。为此,提出一种纵横双向优化的方法以生成日风电功率序列场景。纵轴方向,基于历史的日风电功率序列数据,采用最优消减技术,产生每个时段的代表场景;横轴方向,采用禁忌搜索方法,有选择地连接每个时段的代表场景从而形成所需的日风电功率序列代表场景。该方法无需预先知道风电功率的解析概率分布函数,仅需基于已有的历史序列数据,通过纵横双向优化,自动生成满足风电随机概率特征的日序列代表场景。以爱尔兰风电场数据为例,对所产生的单时段代表场景,在均值、方差、偏态和峰度4个指标上具有与历史数据相近的统计特性;将这些场景应用于含有风电电力系统的多时段最优潮流问题,从稳定性和准确性两个方面,验证了所提出的双向优化算法的有效性。
引用
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页码:2544 / 2551
页数:8
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Castronuovo, Edgardo D. ;
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Usaola, Julio .
ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH, 2011, 81 (09) :1767-1777
[2]
Financial scenario generation for stochastic multi-stage decision processes as facility location problems [J].
Hochreiter, Ronald ;
Pflug, Georg Ch. .
ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH, 2007, 152 (1) :257-272
[3]
Scenario reduction in stochastic programming.[J].J. Dupačová;N. Gröwe-Kuska;W. Römisch.Mathematical Programming.2003, 3
[4]
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高赐威 ;
程浩忠 ;
王旭 .
中国电机工程学报, 2004, (11)
[5]
现代优化计算方法.[M].邢文训;谢金星编著;.清华大学出版社.2005,