摘 要：随着风力发电规模的不断扩大和发展，风电功率预测信息对日前机电组组合中的应用起着至关重要的作用。在自然条件的影响下，风电功率预测在精确度上仍然较低。 所以在此情况下，我们将风电功率预测信息作为解决风电波动的主要解决技术之一。 日前机电组合中使用该信息，可以提高对机电组合的鲁棒性。 本文描述风电功率预测信息在日前机电组组合中的应用，并对其进行分析。
关键词：日前机电组合;风电功率;预测信息
引 言
现今，世界风电产业发展迅猛，风电大规模运用于电力系统，风电波动对有功功率平衡系统的影响不断增加，电力系统运行调度将风电预测信息的纳入成为必然。风电功率的研究已经从风电功率的点预测扩展到风电功率预测在不确定性上的区间预测和概率预测等，这些信息都可以运用与日前机电组合，但是运用这些信息的日前机电组合的研究并不多见，所以有必要对其进行研究、分析、比较。
本文在运行阶段，对风电功率预测着手，并描述较常见的风电功率预测信息;在此条件下，建立可以灵活适应各种信息预测和在运行阶段适用的机电组合模型。最后，对于不同类型的风电功率预测信息在机电组合中运用结算案例并采用所建模型进行分析探讨。
1 描述风电功率预测信息
我们常见的表现形式有 3 种关于电功率的预测结果：
(1)点预测，是实际应用最多的一种，也成为确定性数值预测，点预测对未来预测的结果是确定的数值。
(2)区间预测，其预测结果的概率是具有区间性的。
(3)概率密度预测，就是未来值有完整的概率分布。
在对风电功率预测的研究中，因为点预测技术运用较多而且比较成熟，但是其误差大;所以将区间预测和概率密度预测作为重点研究对象。
2 日前机电组合的建模
为了使备用约束的确定性机电组合(RCUC)模型更能够灵活的运用于各种风电预测信息，本文将对 RCUC 模型进行修改。
(1)将原来的 RCUC 模型中的有通过极端的负荷情况的备用约束，有其相关有功平衡约束表达。而极端的风电力可以通过风电功率的区间预测得到，从而将区间预测运用到机电组合模型中。
(2)为了更好的将场景预测融入机电组合模型中，将增加有功平衡约束在不同的风电场景下。
(3)为了允许将风电作为系统下调的备用，在此模型中引入切风变量，这是出于对系统在运行中经济性的考虑，从数学意义方面看也是必要的。
(4)模型的目标函数哟多风电场景下的系统运行成本、发电机启动成本、风电功率预测心爱的系统运行成本组成，还需要选择权重系数对于各成本，如果没有风电场景预测信息时，可设其权重系数为 0。
机组在启停和最小开机停时间约束方面与元 RCUC 的模型相同。本文主要针对早考虑预测的不确定性和机电组合模型使用预测信息的方案，所以仅考虑发电的充裕度，暂时不考虑线路的约束。
3 对算例的分析
为了更好的验证机电组合模型的有效性，本文运用美国东部的电力系统风电场的数据和 IEEE-RTS 96 系统中发电机组的数据，并对数据进行分析研究关于机电组合模型的有效性。
3.1 信息预测
将风电场的风电功率，分为 10 个等级功率按预测值，从而建立不同预测尺度和不同功率等级所对应的原始误差集合，再建立各个误差集合的经验分布模型。从而描述实际风电功率相对于风电功率点预测值的不确定性的研究。
3.2 对于计算含风电的机电组合
3.2.1 设计算例
为了对模型的适用性进行检验，并对不同预测信息机电组合决策进行分析。根据算例场景对不同风电预测信息对机电组合决策的影响。设计 6 种算例场景，因为风电接入对系统有功平衡有影响，暂不考虑算例中机组停运和负荷预测误差。
在对各算例进行分析，在算例场景机电组合决策的条件下，模拟实际的运行状况，并计算各算例在机电组合决策下的运行成本。
3.2.2 根据不同的预测信息对机电组合决策带来的影响
根据场景预测信息的日前优化和风电功率区间预测由于点预测的日前计划，根据场景预测的日前计划，系统的经济性最优，可是没办法保证起运行的可靠性和安全性。而如果在概率区间为 100%所制定的日前计划，经济性并不是最优，但是可以满足运行的可靠性，满足系统运行的安全性高的标准。如果基于场景预测的最优方法，而在允许一定的切负荷量，具体采用那种机电组合决策，要根据系统的实际情况而定。
3.2.3 根据不同的切风电成本对机电组合决策的影响
机电组合模型中切风成本不同表现在日前计划对风电功率的不同处理方法。如果切风成本比较高，则会优先使用风电，并在物理特性允许的情况下就会完全接纳使用风电;如果切风电成本比较低，则在对机电组合模型求解时，假如切除部分风电系统有更优的经济性，就会采用切除部分风电。此外，在根据场景预测的日前计划，系统的经济性最优，可是没办法保证起运行的可靠性和安全性，可能导致在运行发生切负荷事件。而如果在概率区间为 100%所制定的日前计划，经济性并不是最优，但是可以满足运行的可靠性和发电的充裕性。所以，在切风成本一定的情况下，如果切除部分风电，系统在运行阶段的经济性有可能更优。
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4 结束语
本文是研究风电功率预测信息在日前机电组组合中的应用，并对风电功率的点预测、区间预测和概率预测进行了描述。设计了多个算例场景，并且分析在使用不同种类的风电功率预测信息所制定的日前计划所要达到的优化效果。——论文作者：刘 石
参考文献
[1]汪 峰，朱艺颖，白晓明.基于遗传算法的机电组合研究.电力系统自动化，2013，27(6)：33~44.
[2]屠 强.风电功率预测技术的应用现状及运行建设.电网和清洁能源， 2014，25(10)：11~14.
[3]李建林，等.风力发电中的电力电子交流技术.北京：机械工程出版社， 2012.
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