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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明公开了基于动态频率约束的水风互补发电系统日前调度方法，包括：建立描述风电不确定性模型：统计历史数据，通过概率预测获得预测误差的概率密度函数，再通过区间预测获得各置信度下的风电出力置信区间；构建水电机组出力相关变量的线性化约束和非线性化约束；建立含有动态频率响应约束的耗水量最小模型；根据风电出力置信区间、水电机组出力相关变量的线性化约束和非线性化约束条件、以及耗水量最小模型，确定水电机组的工作状态；通过该方法能够对风力发电的功率进行较为精准的预测，保证了水风互补发电系统并入电网时的连续性及可靠性，降低电网频率调节负担。
主权项：1.基于动态频率约束的水风互补发电系统日前调度方法，其特征在于，包括：S1、建立描述风电不确定性模型：统计历史数据，通过概率预测获得预测误差的概率密度函数，再通过区间预测获得各置信度下的风电出力置信区间；S2、构建水电机组出力相关变量的线性化约束和非线性化约束；S3、建立含有动态频率响应约束的耗水量最小模型；S4、根据所述风电出力置信区间、所述水电机组出力相关变量的线性化约束和非线性化约束条件、以及所述耗水量最小模型，确定水电机组的工作状态；所述S1具体包括：S11、获取历史风功率实际值和对应的风功率预测值；S12、将所述风功率实际值和对应的风功率预测值按照不同时间段进行划分，从而得到多个不同时间段的平均风功率实际值和对应的平均风功率预测值，并计算每个时间段的预测误差；S13、提取出所述平均风功率预测值的最大值与最小值，获得风功率预测范围；S14、对所述风功率预测范围进行等距划分，获得n个风功率预测区间；S15、将每个时间段的平均风功率预测值和对应时间段的预测误差归为一组；并将每一组数据按照本组的平均风功率预测值的大小放入对应的所述风功率预测区间中；每个风功率预测区间组成一个数据集；S16、采用核密度估计算法计算出每个所述数据集中预测误差的概率密度函数；S17、通过所述概率密度函数计算出对应的所述风功率预测区间中不同置信度的置信区间。
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百度查询： 西北农林科技大学 基于动态频率约束的水风互补发电系统日前调度方法
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