1. 新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学电机系)
2. 电力规划设计总院
3. 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
纸质出版:2025
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霍子宇, 鲁宗相, 乔颖, 等. 计及风电出力预测偏差概率分布尾部运行风险的鲁棒机组组合优化[J]. 电网技术, 2025,49(5):2014-2023.
霍子宇, 鲁宗相, 乔颖, et al. 计及风电出力预测偏差概率分布尾部运行风险的鲁棒机组组合优化[J]. 2025, 49(5): 2014-2023.
霍子宇, 鲁宗相, 乔颖, 等. 计及风电出力预测偏差概率分布尾部运行风险的鲁棒机组组合优化[J]. 电网技术, 2025,49(5):2014-2023. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1589.
霍子宇, 鲁宗相, 乔颖, et al. 计及风电出力预测偏差概率分布尾部运行风险的鲁棒机组组合优化[J]. 2025, 49(5): 2014-2023. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1589.
随着风电接入比例不断增加,其强随机波动性对传统机组组合方法带来了挑战,使得机组启停频繁、运行方式复杂而多变。特别是风电实际出力与预测值存在较大偏差的“恶劣场景”下,日前确定的UC方案在日内可能无法满足供需平衡而导致系统运行风险骤增。因此,将风电出力预测偏差概率特性纳入机组组合成为一个迫切需要解决的问题。文章提出了一种计及风电出力概率分布尾部运行风险的两阶段鲁棒机组组合模型及其优化方法。首先,通过数值天气预报数据和谱聚类方法,对单风电场预测出力偏差条件概率分布进行精准刻画,构建区域风电出力概率分布,得到出力置信区间。然后,将风电出力预测偏差尾部概率特性纳入机组组合模型中,优化系统风险裕度,以减少系统在“恶劣场景”下的运行风险,提升系统安全性和经济性。最后,以江苏某地区实际数据进行测试,系统切负荷量仅为传统方法的14%乃至更低,系统风险裕度增加30%~50%,验证了模型的有效性和实用性。
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