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风电功率预测及微电网概率潮流分析

2024-01-10

汇报人：

目录

引言

风电功率预测技术

微电网概率潮流分析技术

风电功率预测与微电网概率潮流分析结合应用

实验设计与结果分析

结论与展望

01

引言

微电网的发展与应用

能源危机与环境污染

风电并网对电力系统的影响

微电网作为一种新型的电力系统组织形式，能够实现分布式电源的灵活接入和优化配置，提高电力系统的供电可靠性和经济性。在微电网中，概率潮流分析能够计及不确定性因素的影响，为微电网的规划和运行提供重要依据。

随着化石能源的日益枯竭和环境污染问题的日益严重，可再生能源的开发和利用已成为全球关注的焦点。风能作为一种清洁、可再生的能源，具有巨大的开发潜力。

随着风电并网规模的不断扩大，风电出力的随机性和波动性对电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。因此，准确预测风电功率对于电力系统的调度和运行具有重要意义。

风电功率预测技术研究现状

目前，风电功率预测技术主要包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。其中，人工智能方法因其强大的非线性拟合能力而得到了广泛应用。然而，现有预测方法在处理复杂非线性关系时仍存在一定局限性，预测精度有待提高。

微电网概率潮流分析技术研究现状

概率潮流分析是微电网规划和运行中的重要工具，能够计及分布式电源、负荷等不确定性因素的影响。目前，概率潮流分析方法主要包括解析法、模拟法和混合法等。然而，现有方法在处理大规模微电网时存在计算效率低下的问题。

本文旨在研究风电功率预测及微电网概率潮流分析的关键技术，提高风电功率预测精度和微电网概率潮流分析的计算效率，为电力系统的安全稳定运行和微电网的优化规划提供技术支持。

研究目的

本文首先分析风电功率预测技术的研究现状和发展趋势，提出一种基于深度学习的风电功率预测方法；然后研究微电网概率潮流分析技术的原理和方法，提出一种基于混合算法的概率潮流分析方法；最后通过算例分析验证所提方法的有效性和优越性。

研究内容

02

风电功率预测技术

预测原理

根据历史风电功率数据、气象数据等信息，运用统计学、人工智能等方法，对未来一段时间内风电功率输出进行预测。

预测方法

包括物理方法、统计方法和混合方法等。物理方法基于数值天气预报，通过模拟风电场周围的气象环境来预测风电功率；统计方法则利用历史数据建立统计模型进行预测；混合方法结合了物理和统计方法的优点，提高了预测精度。

将风电功率数据按照时间顺序排列，构成一个时间序列。通过分析时间序列的统计特性和趋势，建立数学模型进行预测。

包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等。这些模型可以捕捉风电功率数据的线性关系，适用于短期预测。

预测模型

时间序列分析

机器学习算法

通过训练大量历史数据，让计算机自动学习数据中的规律和模式，并用于未来数据的预测。常见的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、神经网络等。

预测模型

基于机器学习算法的风电功率预测模型可以处理非线性关系，具有更强的自适应能力和更高的预测精度。例如，深度学习模型可以处理大规模、高维度的风电功率数据，提高预测准确性。

为了评估风电功率预测模型的性能，需要制定一套科学合理的评价指标体系。常见的评价指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，用于衡量预测值与实际值之间的偏差。

评价指标

通过对不同预测模型的评价指标进行比较，可以分析各模型的优缺点，为实际应用提供参考依据。同时，针对预测结果的不确定性和误差来源进行深入分析，有助于改进预测模型和提高预测精度。

结果分析

03

微电网概率潮流分析技术

VS

基于概率统计理论，考虑微电网中不确定性因素（如风电、光伏出力波动、负荷变化等）对系统潮流分布的影响，通过构建概率模型来描述这些不确定性因素，进而计算得到微电网各节点电压、支路功率等电气量的概率分布。

常用计算方法

包括解析法、模拟法和近似法等。解析法通过推导数学表达式求解概率潮流，精度较高但计算复杂；模拟法基于随机抽样和统计模拟进行求解，适用于复杂系统但计算量大；近似法通过简化模型或采用近似算法来提高计算效率，但可能牺牲一定精度。

概率潮流计算基本原理

蒙特卡洛模拟原理

通过随机抽样生成大量符合特定概率分布的样本数据，然后基于这些样本数据进行统计分析，从而得到所需物理量的概率分布。

在微电网概率潮流中的应用

利用蒙特卡洛模拟生成风电、光伏等不确定性因素的出力样本，结合微电网网络结构和参数进行潮流计算，最终得到各节点电压、支路功率等电气量的概率分布。

电压越限概率

支路功率越限概率

新能源消纳能力指标

反映微电网中各节点电压超出允许范围的概率，用于评估系统的电压安全水平。

反映微电网对风电、光伏等新能源的消纳能力，包括新能源利用率、弃风弃光率