一种风电机组参与电力系统自动发电控制的协调控制方法

    公开(公告)号:CN105914779B

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201610248302.X

    申请日:2016-04-20

    CPC classification number: Y02E10/763

    Abstract: 本发明公开了一种风电机组参与电力系统自动发电控制的协调控制方法,包括步骤:风电场向省级调度中心上传风电机组的实时出力和风电出力的超短期预测值;省级调度中心计算辖区内可参与到自动发电控制的风电机组调节容量以及爬坡速率;区域调度中心采用模型预测控制计算风电机组与传统机组的调节功率;省级调度中心按比例分配调节功率;风电场通过风电场AGC系统调整风电有功出力。本发明具有如下优点:通过区域调度中心、省级调度中心、风电场的相互协调,有效评估风电机组参与电力系统自动发电控制的调节容量和调节性能,充分考虑电力系统内各类调频资源的运行特性与调节能力,实现风电机组参与电力系统自动发电控制,提升系统稳定性和经济性。

    一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法

    公开(公告)号:CN113221299B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202110465855.1

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明提出一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法,属于灵活性资源参与调峰的运行优化领域。该方法首先利用环境温度预测值和环境温度实际值的历史数据通过经验概率分布函数转换后,构建转换后的环境温度预测值和环境温度实际值的联合概率分布函数,计算得到次日实际环境温度的经验分布;然后建立由目标函数和约束条件构成的蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化模型,对该模型的目标函数进行分布鲁棒优化后对模型求解,得到各时段蓄热式电锅参与调峰时上报功率的最优解,最终得到蓄热式电锅炉参与调峰市场的投标功率曲线,优化完毕。本发明能够降低环境温度不确定性对蓄热式电锅炉参与调峰的影响,充分发挥蓄热式电锅炉的调峰能力。

    一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法

    公开(公告)号:CN113221299A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110465855.1

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明提出一种蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化方法,属于灵活性资源参与调峰的运行优化领域。该方法首先利用环境温度预测值和环境温度实际值的历史数据通过经验概率分布函数转换后,构建转换后的环境温度预测值和环境温度实际值的联合概率分布函数,计算得到次日实际环境温度的经验分布;然后建立由目标函数和约束条件构成的蓄热式电锅炉参与电力系统调峰的运行优化模型,对该模型的目标函数进行分布鲁棒优化后对模型求解,得到各时段蓄热式电锅参与调峰时上报功率的最优解,最终得到蓄热式电锅炉参与调峰市场的投标功率曲线,优化完毕。本发明能够降低环境温度不确定性对蓄热式电锅炉参与调峰的影响,充分发挥蓄热式电锅炉的调峰能力。

    一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法

    公开(公告)号:CN110247406B

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN201910367882.8

    申请日:2019-05-05

    Abstract: 本发明提出一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法,属于电力系统自动发电控制领域。该方法首先收集AGC控制区的历史数据,并根据AGC考核时段对历史数据组成的样本进行筛选;构建净负荷标准差区间预测的极限学习机模型并训练,得到训练完毕的极限学习机模型;在应用阶段,利用训练完毕的极限学习机模型输出未来某一日每个时段对应的净负荷标准差的区间预测值,并根据经过筛选后的各AGC考核时段的数据,分别计算对应预测时段上调容量和下调容量的调频表现达标概率,分别得到该时段上调备用容量优化结果和下调备用容量优化结果。本发明可根据调频得分对调频容量需求计算结果进行修正,得到的结果可真实反映电力系统的调频容量需求。

    一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法

    公开(公告)号:CN110247406A

    公开(公告)日:2019-09-17

    申请号:CN201910367882.8

    申请日:2019-05-05

    Abstract: 本发明提出一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法,属于电力系统自动发电控制领域。该方法首先收集AGC控制区的历史数据,并根据AGC考核时段对历史数据组成的样本进行筛选;构建净负荷标准差区间预测的极限学习机模型并训练,得到训练完毕的极限学习机模型;在应用阶段,利用训练完毕的极限学习机模型输出未来某一日每个时段对应的净负荷标准差的区间预测值,并根据经过筛选后的各AGC考核时段的数据,分别计算对应预测时段上调容量和下调容量的调频表现达标概率,分别得到该时段上调备用容量优化结果和下调备用容量优化结果。本发明可根据调频得分对调频容量需求计算结果进行修正,得到的结果可真实反映电力系统的调频容量需求。

Patent Agency Ranking