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基于预测误差概率密度曲线的风电场集群日前有功优化调度

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风电场集群日前出力计划是大规模风电基地分层协调有功调度的关键技术.提出了一种基于风电场功率预测误差分布曲线的风电场集群日前有功出力计划的制定方法.首先根据改进后的广义误差分布模型,结合历史实测功率和预测功率拟合出每一个风电场的预测误差概率密度函数,然后按照预测风速大小估计出风电场有功出力的上限,最后以集群内每一个风电场的日前计划指令与实际出力能力偏差的数学期望之和最小为优化目标,采用遗传算法计算得到风电场集群的调度优化指令.结合中国北方某风电集群的实际运行数据进行仿真算例分析,验证了所提方法的有效性.
Day-ahead Optimal Scheduling Based on Prediction Error Probability Density Curve for Wind Farm Cluster

鲁宗相、吴晓刚、乔颖、孙荣富、王若阳

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电力系统国家重点实验室,清华大学电机系,北京100084

国网冀北电力有限公司,北京100053

国家电网公司风光储联合发电运行技术实验室,北京100045

风电场集群 日前计划 预测误差 广义误差分布 遗传算法

国家自然科学基金资助项目国网冀北电力有限公司《考虑电网调峰和动态安全约束的风光集群有功控制系统深化研究》资助项目

51677099

2017

10.16308/j.cnki.issn1003-9171.2017.03.002

华北电力技术
华北电网有限公司,华北电力科学研究院有限责任公司

华北电力技术

影响因子：0.521
ISSN：1003-9171
年,卷(期)：2017.(3)
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