风电爬坡事件的非精确条件概率预测

王勃¹(),汪步惟¹,杨明^2,*(),赵元春³,朱文立²

1. 中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室, 北京 100192
2. 山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室, 山东 济南 250061
3. 国网济南市供电公司, 山东 济南 250012

收稿日期:2019-04-19出版日期:2020-02-20发布日期:2020-02-14
通讯作者:杨明E-mail:wangbo@epri.sgcc.com.cn;myang@sdu.edu.cn
作者简介:王勃(1983—)，男，新疆伊犁人，硕士，高级工程师，主要研究方向为新能源发电功率预测技术. E-mail: wangbo@epri.sgcc.com.cn
基金资助:国家电网公司科技项目(5215001600V4)

Imprecise conditional probability prediction of wind power ramp events

Bo WANG¹(),Buwei WANG¹,Ming YANG^2,*(),Yuanchun ZHAO³,Wenli ZHU²

1. State Key Laboratory of Operation and Control of Renewable Energy & Storage Systems, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China
2. Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education, Shandong University, Jinan 250061, Shandong, China
3. tate Grid Jinan Power Company, Jinan 250012, Shandong, China

Received:2019-04-19Online:2020-02-20Published:2020-02-14
Contact:Ming YANG E-mail:wangbo@epri.sgcc.com.cn;myang@sdu.edu.cn

Supported by:国家电网公司科技项目(5215001600V4)

摘要/Abstract

摘要： 风电爬坡事件(wind power ramp events, WPRE)易破坏电力系统的有功功率平衡,劣化频率稳定性及电能质量,威胁电网的安全稳定运行。由此,提出一种基于信度网络(credal network, CN)的WPRE非精确条件概率预测方法,对WPRE各状态发生概率的区间范围进行预测。运用贪婪搜索算法挖掘WPRE与多个气象变量之间的相依性关系,并搭建CN结构以抽象表达;在超参数设置方面对非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model, IDM)进行了拓展,使用拓展后的IDM对变量间的条件相依性关系进行不确定性量化,完成CN的参数估计;基于建立的CN模型,在获取气象预测信息的条件下,结合CN概率推断算法对多状态WPRE的分布进行非精确概率推断;采用宁夏某风电场的实测数据对本方法进行测试,验证了该方法在观测样本不充足的预测情景下优异的预测性能。


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