考虑网内外功率特性的含风场电网日内发电需求滚动预测

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1、第35卷第3期四川电力技术Vo1．35。No．32012年6月SichuanElectricPowerTechnologyJun．，2012考虑网内外功率特性的含风场电网El内发电需求滚动预测何洪业，汪颖，肖先勇(1．四川大学电气信息学院，四川成都610065；2．智能电网四川省重点实验室(四川大学)，四川成都610065)摘要：由于自然风力、风向的不确定，大规模风场并网运行使得电网和风电调度的难度增大，在最大功率跟踪模式下，更加准确地预测发电出力是重要课题。考虑风场传统日前负荷预测时间尺度较大导致风场实时调度困难的实际，提出了一种在基于日内风场出力的

2、发电需求滚动预测方法，以多级时间尺度为预测依据，建立了考虑风电接入的理想发电需求预测模型，提出了该模型下的滚动预测算法，并结合实际风场数据进行了实际预测，结果表明，提出的预测方法、模型和算法能明显提高发电需求预测精度，为大型风场的科学调度提供了决策依据，具有一定理论价值和工程应用价值。关键词：风电并网；发电需求；虚拟天；滚动预测；综合模型Abstract：Large—scalewindpowerintegrationmakesthegridandwindpowerdispatchingextremelydifficult，duetothean·cert

3、aintyofnaturalwindanditsdirection．Moreaccuratepowergenerationpredictionisanimportantissueunderthemaximumpowertrackingmode．Consideringtheday—aheadtimescaleissomehowlongforwindpowerpredictionwhichmakesitdiffi—cultforreal—timepowerdispatching，arollingforecastingmethodofgenerationde

4、mandbasedontheintradayoutputofwindfarmisproposed．Firstly，takingmulti—leveltimescaleaStheforecastingbasis，anidealpowergenerationdemandforecas—tingmodelisbuiltandtherollingforecastingalgorithmusingthismodelisgiven．Then，basedontheactualoperationdataofwindfarms，thecomputersimulation

5、resultsshowthattheproposedmethodcanimprovetheforecastingaccuracyofpowergen—erationdemand，whichprovidesadecisioncriterionforthescientificdispatchingoflarge—scalewindfarmsandmaymakesomecontributionstotheresearchandengineeringworkonwindpowerdispatching．Keywords：windpowerintegration

6、；powergenerationdemand；suppositionalday；rollingforecasting；comprehensivemodel中图分类号：TM714文献标志码：A文章编号：1003—6954(2012)03—0001—03大规模风电并网后，风电出力的随机性和间歇荷”，与实际负荷叠加，定义为“等效负荷”l4]，根据性特性对电网安全运行和电能质量带来了巨大影“等效负荷”预测结果制定或调整发电计划。该思响，也给电网有功控制带来了新的挑战．2J。鉴于想的前提是，认为风电不可控，通过控制常规机组消此，文献[3]提出了用多时间尺度协调有

7、功调度以纳风电，但实际上，风电场可通过改变浆距角或启停提高风电消纳能力的思想，按时间尺度把控制分解风机等进行有功控制，具有一定可控性；其次，风电为：日前计划、滚动计划、实时调度计划和AGC等4具有随机性和间歇性，当大规模风电接人时，“等效级，需对各时间尺度进行电网发电需求预测，其中，负荷”变化规律变弱，预测结果的意义可能不明确。滚动预测对于提高滚动计划准确性，保证风电和系从预测样本看，传统负荷预测样本是变电站采集量，统的安全稳定运行具有重要意义。而在发电与负荷之间，网损、频率偏差、联络线传输系统调度和实时控制均需对下一时刻总发电需功率偏差等均可能导致采

8、集值与真实值的偏差，因求进行准确预测。现有方法利用传统负荷预测法代此，在发电需求预测时必须考虑