-
题名风电并网后电力系统可靠性评估和备用优化研究
被引量：39
- 1
-
-
作者
余民
杨旻宸
蒋传文
蒋小亮
李子林
-
机构
上海交通大学电气工程系
上海市风力发电有限公司
-
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期100-104,135,共6页
-
基金
国家863高技术基金项目(2007AA05Z458)~~
-
文摘
为了定量研究风电并网对电力系统的可靠性和备用配置影响,基于蒙特卡罗方法和粒子群优化算法给出了一种风电并网后的电力系统可靠性评估和备用优化模型。利用历史风速数据统计得到风机的出力概率分布图,并利用蒙特卡罗算法,对各种条件下风电并网后的电力系统进行了可靠性评估。设计了一种基于可靠性指标的备用优化模型,利用粒子群算法对比优化前后所需备用容量的大小。测试算例评估结果表明,不同接入容量、接入点和接入方式对最后的电力系统可靠性影响不同,并得到了不同容量下的风电场容量可信度,为含不同风电入网容量下的电力系统调度提供了备用量化指标。加入实际系统后的进一步研究表明了风电并网后备用优化的有效性和必要性。
-
关键词
风电并网
蒙特卡罗
可靠性评估
粒子群
备用优化
-
Keywords
wind power integration
Monte Carlo
reliability assessment
PSO
reserve optimization
-
分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名基于时间连续性及季节周期性的风速短期组合预测方法
被引量：27
- 2
-
-
作者
蒋小亮
蒋传文
彭明鸿
林海涛
李子林
-
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
上海市风力发电有限公司
-
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2010年第15期75-79,共5页
-
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA05Z458)~~
-
文摘
根据风电机组功率曲线,可由风速计算出风电机组出力,因此,风电功率预测问题可转化为风速预测问题。基于风电场气象及风速数据的时间连续性及季节周期性,提出了一种风速短期组合预测模型。该模型采用模式识别技术分别提取时间连续性的样本及季节周期性的样本,以反向传播(BP)神经网络作为预测模型,得到风速横向预测值和纵向预测值,最后再通过BP神经网络进行组合预测。对国内某风电场的风速预测结果表明,所提出的风速预测模型可行、有效,具有较好的预测精度。
-
关键词
风速预测
时间连续性
季节周期性
模式识别
反向传播(BP)神经网络
-
Keywords
wind forecasting
time-continuity
seasonal periodicity
pattern recognition
back propagation （BP） neural network
-
分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
-
