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为应对分布式能源高渗透率的发展趋势,提高电网对新能源的接纳能力,更好的融合多样性的能源结构,实现电网更加安全、灵活、稳定的运行,主动配电网的概念应运而生。主动配电网由分布式能源(distributed generation,DG)、储能系统(electrical energy storage,EES)、可控负荷(controllable load,CL)等部分组成,它是对电网实现主动控制和主动管理的智能化配电系统。社会增长与经济发展带动了用户用电量的增长,电动汽车等新兴负荷使得用电环境更加复杂。而且,主动配电网接入的分布式能源存在明显的波动性,所以,精准的负荷预测对主动配电网实现均衡高效的调度至关重要。另一方面,分布式能源出力的不确定性需要更多的备用容量来保障系统稳定运行,而备用容量作为主动配电网重要的辅助服务,其高额的经济成本与可靠地性能是考量备用服务的重要指标。风险备用是一个能够兼顾备用容量可靠性与经济性的评价指标,它对备用容量的设定及发挥备用服务在主动配电网中的作用具有重要的意义。本文围绕主动配电网调度策略及影响主动配电网运行的负荷预测和备用服务进行了以下相关研究:(1)针对负荷预测对象多样化和复杂化的电力环境,本文对经典GMDH(Group Method of Data Handling)算法在复杂体系下负荷预测易产生过拟合、无法处理多重共线性的问题,提出一种基于Elastic net回归的NE-GMDH(Elastic net-Group Method of Data Handling)算法。同时,本文针对输入数据提出了基于历史数据差异度的变权重赋权算法,以提高模型准确性。然后以气象因素、节假日因素等10个特征变量作为输入变量建立短期负荷预测模型,同时在算例分析中采用时间序列交叉验证对模型性能进行了检验与分析。(2)针对备用容量可靠性和经济性的评估要求,本文首先介绍了风险评估的概念和主要方法。然后针对风险备用传统求解方法无法处理小样本数据的局限性,针对电力系统样本数据具有时间序列特性及小样本容量的特性,提出了基于块状相依结构的Bootstrap风险备用求解方法,并在算例中运用Kupiec检验对Bootstrap求解风险备用的结果进行了检验与分析。(3)最后本文以主动配电网调度策略优化为目标,考虑了备用容量成本差异性及风险备用在主动配电网调度中的约束问题,然后以网络运行成本最低为目标,提出了基于Hopfield神经网络(HNN)的调度策略求解方法,介绍了能量函数的映射方法及求解步骤,在算例分析中对模型性能进行了检验,并在调度结果中给出了基于风险备用不同置信水平的备用服务选择结果及基于负荷预测误差波动的修正结果。