[发明专利]一种基于预测控制的地区电网调度系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201510796250.5 申请日: 2015-11-18
公开(公告)号: CN105337415A 公开(公告)日: 2016-02-17
发明(设计)人: 张臻;周少雄 申请(专利权)人: 深圳合纵能源技术有限公司
主分类号: H02J13/00 分类号: H02J13/00;H02J3/46
代理公司: 广州市南锋专利事务所有限公司 44228 代理人: 李永庆
地址: 518110 广东省深圳市龙华新区观澜街道*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 预测 控制 地区 电网 调度 系统 及其 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及电网调度技术领域,更具体地说,是涉及一种基于预测控制的地区电网调度系统及其方法。

背景技术

随着新能源在电力系统中接入的比例不断增长,新能源并网难的问题也逐渐显现。做好新能源发电的预测和调控以满足电网的考核要求,成为新能源电站和电站商普遍关心的问题,也是新能源并网稳定运行和有效消纳的重要条件。以风电、光伏为代表的新能源因具有间歇性、波动性和随机性的特点,当新能源所占的比重大到一定程度时,其出力的波动性和不确定性将会给电网带来诸多挑战。传统电源长时间以来的确定性调度管理方式已不再适用,且新能源发电调度具有很强的政策性,因此有必要针对新能源运行特点及政策要求,建立相适应的调度技术支持手段,使得电网运行能充分适应大规模新能源发电的特性。

专利“一种新能源调度计划的协调方法”(专利号:201510051868.9)提供一种基于接纳能力计算结果的新能源调度计划协调方法,以新能源接纳最大为优化目标,从而实现新能源的优先消纳。但是风电和光伏发电功率的预测精度较低,直接用于系统调度不能获得理想的决策方案,从而影响系统运行的经济性和稳定性。因此,如何解决上述的问题,为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的旨在提供一种基于预测控制的地区电网调度系统。

本发明的另一目的是为了配合上述的系统,而提供的一种基于预测控制的地区电网调度方法。本发明提高了风电场、光伏发电站的输出功率的预测精度,确保电网系统运行的稳定性和经济性,使电网运行能充分适应大规模新能源发电,具有实用价值。

为实现上述的目的,本发明的一种基于预测控制的地区电网调度系统,其包括:数据采集装置,所述数据采集装置用于采集风电场、光伏发电站的输出功率数据及气象数据;数据预测装置,连接所述数据采集装置,所述的数据预测装置用于接收所述数据采集装置采集的数据,采用风光发电预测模型获取风电场、光伏发电站的输出功率预测值和采用气象因素预测模型获取气象预测值;数据修正装置,连接所述数据预测装置,所述的数据修正装置用于接收所述数据预测装置获取的输出功率预测值和气象预测值,并对比气象预测值与相同时刻历史气象数据,对超过系统预设突变率阈值的气象预测值进行修正以获取最终的输出功率预测值;电网调度中心,连接所述数据修正装置,所述的电网调度中心用于接收所述数据修正装置获取的输出功率预测值,根据输出功率预测值采用以发电总成本最小作为目标函数的动态调度模型求解最优解获取地区电网的最优调度。

本发明的调度系统由数据采集装置、数据据预测装置、数据修正装置和电网调度中心依次组建而成,相较于传统的地区电网调度系统,本电网调度系统充分考虑了气象数据对输出功率预测值的影响,对超过突变率阀值的气象预测值进行修正,避免因天气因素突变导致数据预测装置的预测精度降低而影响电网调度,从而达到电网系统平稳、经济运行的技术目的。

为实现上述的目的,本发明的一种使用上述系统的地区电网调度方法,其包括以下步骤:

步骤一,数据采集装置采集风电场、光伏发电站的输出功率数据和气象数据,并将采集的数据上传到数据预测装置;

步骤二,数据预测装置根据采集的输出功率数据和气象数据采用基于时间序列法的风光发电预测模型获取风电场、光伏发电站t时刻的输出功率预测值,根据采集的气象数据采用气象因素预测模型获取t时刻的气象预测值,并将输出功率预测值和气象预测值上传到数据修正装置;

步骤三,数据修正装置对比t时刻与历史时刻的气象预测值,当对比结果超过系统预设的突变率阈值,则对t时刻的输出功率预测值进行修正以获得最终的输出功率预测值,当对比结果未超过设定的突变率阈值,则直接以接从数据预测装置接收的输出功率预测值作为最终的输出功率预测值,将输出功率预测值上传到电网调度中心;

步骤四,电网调度中心建立以发电总成本最小作为目标函数的动态调度模型,根据地区负荷需求、最终输出功率预测值和各发电机组的出力,确定目标函数的约束条件作为求解最小成本的条件,并对该动态调度模型求解获取地区电网的最优调度。

上述技术方案的进一步改进方案:

上述的地区电网调度方法,所述的气象数据为温度、辐照度和风速,其中各个气象数据采用的气象因素预测模型分别为

a)温度预测模型:

式中:表示预测日前以24h为时间间隔的整点时刻的温度历史值;表示预测日时刻的温度预测值;为温度预测模型权值;为模型白噪声;

b)辐照度预测模型:

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