文献类型：期刊文章

作　　者：雷旭[1] 马鹏飞[1] 宋智帅[2] 李卫东[3]

LEI Xu;MA Pengfei;SONG Zhishuai;LI Weidong(Shenhua Baorixile Energy Industry Co.,Ltd.,Hulunbuir 021000,Inner Mongolia Autonomous Region,China;Hulunbuir Vocational Technical Collage,Hulunbuir 021000,Inner Mongolia Autonomous Region,China;State Grid Chengde Power Supply Company,Chengde 067000,Hebei Province,China)

机构地区：[1]神华宝日希勒能源有限公司,内蒙古自治区呼伦贝尔市021000 [2]呼伦贝尔职业技术学院,内蒙古自治区呼伦贝尔市021000 [3]国网冀北电力有限公司承德供电公司,河北省承德市067000

出　　处：《发电技术》

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：3

起止页码：485-491

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：由于风电的不确定性与随机性导致风电出力难以精确预测,进而导致依据风电预测值所建立的日前调度模型存在一定的局限性,为解决此问题并提升风电消纳比例,提出一种计及风电预测误差的柔性负荷日内调度模型。首先,对储能和工业高载能负荷等可控柔性负荷进行建模;然后,考虑风电预测误差的概率分布特性,并基于日前调度计划建立以风电消纳量最高为目标的日内调度模型;最后,在保证系统安全可靠基础上,通过基于MATLAB的遗传算法进行优化。仿真结果表明:与日前调度计划相比,日内调度模型风电消纳比例提升了1.83%,验证了所提调度模型的有效性;通过对柔性负荷的超短期调度,可有效解决仅依据日前计划进行调度易出现电力系统功率不平衡的问题,提高电力系统稳定性。

关 键 词：风电预测 调度模型 柔性负荷 风电消纳  遗传算法(GA)  

分 类 号：TK89]