[发明专利]智能电网建设中基于相关向量机的旋转热备用的调度方法无效

专利信息
申请号: 201210216019.0 申请日: 2012-06-28
公开(公告)号: CN102709926A 公开(公告)日: 2012-10-03
发明(设计)人: 刘金福;苏鹏宇;李照忠;邢媛;万杰;于达仁 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学
主分类号: H02J3/24 分类号: H02J3/24
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 高媛
地址: 150001 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 智能 电网 建设中 基于 相关 向量 旋转 备用 调度 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种基于相关向量机的旋转热备用的调度方法。

背景技术

面对化石能源日益枯竭、环境污染等人类共同难题,开发利用风能等新能源、提升传统能源利用率以及发展智能电网,已成为世界各国的基本共识和应对策略。目前,随着风电等新能源发电技术的日趋成熟,我国规模化风电等新能源电力并网的安全高效开发利用,就成为当前急需解决的最关键问题之一。其中,首要环节就是需要开发相对准确有效的风功率预测系统,以应用在电力系统的电源调度中,实现对新能源电力的安全高效利用。

虽然我国风资源比较丰富,但是由于风等新能源具有随机性、强波动性以及不确定性等特点,使得风电机组的输出有功功率存在一定的不确定性;同时,由于风能具有不同的地域分布特性,因此,风电场的发电功率具有一定地域分布特性。所以,即便目前的风力发电机组的单机容量已经发展到兆瓦级水平,但是已有的的风功率预测技术还是难以满足电力系统安全高效运行等需求,导致在规模化风电并网后的日电力电量平衡和电源安排非常困难,新能源电力系统的运行调度面临巨大考验。据不完全统计,2010年1至6月,风电上网收购电量为222.54亿千瓦时,未收购电量为27.76亿千瓦时,损失风能比例为11.1%。并且,随着风电装机容量的大幅度提高,规模化新能源电力消纳面临的问题和矛盾将更加突出。我国大规模风电并网的另一个重要制约因素是电源结构性矛盾突出,与发达国家相比匮乏可平抑新能源电力随机波动特性的可调节性电源。以2010年为例,在我国的总发电装机容量中,火电占73.44%,水电占22.18%,核电占1.12%,燃气及燃油发电装机容量所占比例则小于0.3%。因此,能够快速响应风电等波动性电源的燃气及燃油发电所占比例非常低;并且,我国水电多为径流式水电站,具有明显的季节性特征,水库中的蓄水除了发电之外还需要满足防洪与农田灌溉等需要,水电调峰能力也受到限制。并且,在火电、水电、燃机发电以及风电等电源配置容量,在电网中也具有一定的地域分布特性。为实现规模化风电等新能源电力的安全并网,需要利用风电等新能源电源周边的其他可调节电源来进行多能源互补的开发利用模式,以平抑风电等新能源电力的随机波动不确定性。因此,鉴于目前的风电等新能源电力的预测技术水平,按照常规开发利用模式必然导致大规模弃风问题和冗余旋转热备用设置,整体电网传输效率低下,甚至影响系统安全稳定运行等诸多问题,造成开发成本高、利用率低的局面。同时,随着风电装机容量的不断增大,上述矛盾将更为凸显,必将导致未来付出更大代价以解决规模化风电并网所造成的困难和问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能电网建设中基于相关向量机的旋转热备用的调度方法,以解决含规模化风电等新能源电力系统难以设置旋转热备用以平抑风电并网功率波动问题。

本发明采用相关向量机的人工智能预测方法,基于历史数据对模型进行训练,同时得到未来时刻的预测值及预测值对应的概率分布,给出一定置信概率下的风功率变化范围(预测误差带),以指导电网确定合理的旋转热备用。因而,本方法还可望为未来智能电网建设中含规模化风电等新能源电力系统中旋转备用合理设定问题提供一种新思路。

本发明为解决上述问题采取的技术方案是:

一、初始化;根据当地气候条件以及地理因素,进行当地风资源评估,根据风资源评估结果对计算控制器进行初始化设置,所需设定的参数为预测结果的分布形式,所述分布形式设定为正态分布,将所述初始化设置结果传递到风功率相关向量机预测系统中,初始化完毕;

二、数据传输;风电场风功率采集模块实时将风电场风功率的测量值进行采集,经数据预处理后将数据传递给风功率相关向量机预测系统中;

三、对未来时刻的风功率进行预测;风功率相关向量机预测系统3接收由风电场风功率采集模块传递过来的数据,根据当前时刻的风功率值,对未来时刻的风功率进行预测,预测的结果为未来时刻的风功率值和风功率的误差带;风功率值和风功率的误差带的实现方式如下:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工业大学,未经哈尔滨工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201210216019.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top