基于风电预测出力的源荷协调优化研究.pptxVIP

基于风电预测出力的源荷协调优化研究汇报人：2024-01-202023REPORTING

引言风电预测出力技术源荷协调优化理论基于风电预测出力的源荷协调优化方法仿真实验与结果分析结论与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

风电出力的随机性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。通过源荷协调优化，可以提高风电消纳能力，保障电力系统稳定运行，促进可再生能源的大规模开发和利用。风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源转型中扮演着重要角色。研究背景与意义

国内外在风电预测、源荷协调优化等方面已经开展了大量研究。目前的研究主要集中在提高风电预测精度、优化调度策略、完善市场机制等方面。未来，随着人工智能、大数据等技术的发展，风电预测和源荷协调优化将更加精准、智能。国内外研究现状及发展趋势

研究内容、目的和方法研究内容基于风电预测出力，研究源荷协调优化模型和方法，包括风电出力预测、源荷协调优化模型构建、求解算法设计等方面。研究目的提高风电消纳能力，保障电力系统稳定运行，促进可再生能源的大规模开发和利用。研究方法采用理论建模、仿真分析和实证研究等方法，综合运用数学、计算机科学、电力系统等领域的知识和技术手段。

PART02风电预测出力技术2023REPORTING

风电预测出力技术概述风电预测出力技术是指利用先进的气象监测、数据分析和机器学习等技术手段，对风电场未来的出力情况进行预测。该技术是风电场运行管理、电力市场交易和电力系统调度等领域的重要支撑。准确的风电预测出力可以提高风电场的运行效率，降低运行成本，同时也有助于电力系统的安全稳定运行。

风电预测出力技术原理及模型物理模型主要基于数值天气预报（NWP）数据，通过模拟大气运动、风场分布等物理过程，预测未来风电出力情况。常用的风电预测模型包括物理模型、统计模型和混合模型等。风电预测出力技术主要基于气象学原理、统计学原理和人工智能原理。统计模型则是利用历史风电出力数据和气象数据，通过统计分析方法建立预测模型，如时间序列分析、回归分析等。混合模型则是将物理模型和统计模型相结合，充分利用两者的优势，提高预测精度。

在风电场运行管理方面，利用风电预测出力技术可以制定合理的发电计划，提高风电场的经济效益。在电力市场交易方面，准确的风电预测出力可以为风电场提供决策支持，制定合理的报价策略，提高市场竞争力。在电力系统调度方面，风电预测出力可以作为调度决策的重要依据，实现源荷协调优化，提高电力系统的安全性和经济性。例如，在某地区电网中，通过引入风电预测出力技术，实现了风电与火电、水电等电源的协调优化调度，有效降低了系统运行成本。风电预测出力技术应用实例

PART03源荷协调优化理论2023REPORTING

源荷协调优化是指通过调整电源出力和负荷需求，使得电力系统在安全、经济、环保等多方面达到最优运行状态的一种理论方法。源荷协调优化的定义随着风电等可再生能源的大规模接入，电力系统的运行特性发生了显著变化。源荷协调优化能够提高电力系统的运行效率，降低运行成本，减少弃风弃光等资源浪费，对于推动能源转型和可持续发展具有重要意义。源荷协调优化的重要性源荷协调优化理论概述

源荷协调优化模型通常包括目标函数和约束条件两部分。目标函数一般考虑系统运行成本、污染物排放、可再生能源消纳等因素；约束条件则包括电力平衡、机组出力限制、网络安全等。模型建立源荷协调优化模型的求解方法主要包括数学规划、智能优化算法等。数学规划方法如线性规划、非线性规划等能够求解具有明确数学表达式的优化问题；智能优化算法如遗传算法、粒子群算法等则适用于复杂、非线性的优化问题。模型求解源荷协调优化模型建立与求解

基于预测的源荷协调优化策略利用风电预测技术，提前获取风电出力信息，并制定相应的源荷协调优化策略。通过调整常规机组的出力计划和负荷需求响应，实现电力系统的最优运行。多时间尺度的源荷协调优化策略考虑风电出力的不确定性和波动性，制定多时间尺度的源荷协调优化策略。在长时间尺度上，制定机组的出力计划和负荷需求响应策略；在短时间尺度上，根据实时风电出力情况进行调整和优化。考虑多因素的源荷协调优化策略综合考虑电力系统的安全、经济、环保等多方面因素，制定相应的源荷协调优化策略。例如，在保证电力平衡的前提下，尽可能提高可再生能源的消纳比例；在满足污染物排放要求的同时，降低系统运行成本等。源荷协调优化策略制定

PART04基于风电预测出力的源荷协调优化方法2023REPORTING

03基于风电预测出力的源荷协调优化的意义结合风电预测出力，进行源荷协调优化，可以提高电力系统的运行效率，降低运行成本，并促进可再生能源的消纳。01风电预测出力的重要性随着风电在电力系统中的比重增加，准确预测风电出力对于电