文 献 综 述
摘要
随着风电接入电网的比例不断提高，将满足一定置信水平的风电功率预测信息纳入到电力系统发电计划中有利于保证电力系统运行的可靠性。但目前机组组合中针对各调度时段置信水平选取固定，无法优化弃风功率，因此可以将弃风功率的置信水平作为决策变量，采用模糊决策方法，来实现置信水平的优化选取，使得调度决策兼顾风电的经济性与并存的风险。
关键词：机组组合；风电功率；预测不确定性；置信水平；模糊决策；
1、引言
由于风电的间歇性和随机性，其输出功率随机波动，电网必须维持足够的旋转备用保证电网的安全稳定运行。但由于正负旋转备用都具有一定的成本，过量的旋转备用总量会降低电网的经济性。因此，对备用总量的决策与优化是 维持电网安全稳定运行、提高电网运行经济性的关键。
目前，针对旋转备用的决策与优化，相比于日内多级的有功调度而言，日前机组组合方法的研究更为成熟。常用的日前机组组合模型是含备用约束的确定性机组组合模型，其采用确定的负荷预测曲线描述未来24h的负荷变化，并在机组备用容量约束条件下考虑负荷预测的不确定性。负荷预测是日前机组组合的基础[1]，但为了应对风电的随机性和间歇性，常常过于频繁地调整机组出力，这对电网经济性带来巨大冲击。因此需事先知晓风电场在整个调度周期内的出力数据，此时风电场出力的预测及其预测的准确性至关重要。[2]
2 、风电功率预测
国内外许多学者对如何描述风电功率预测的不确定性做了大量研究工作，大体上可归纳为2类方法：模糊数学方法[3-4]；概率分布方法[5-16]。前者忽略了风电预测误差的概率分布，后者是目前常用的研究方法，然而各方法采用的概率分布函数不尽相同。在文献[5-12]中，风能和负荷一样，预测误差都视为均值为0的正态分布随机变量，而文献[13-16]则利用Weibull分布描述风能预测不确定性，其中文献[14]通过日前对Weibull分布参数进行预测，计算出不同概率水平下风电场出力的预测值，并将其用于日前机组组合中，但该方法没有在实际应用中得到验证，因此最终采用经过实践验证的正态分布函数[5-12]来描述风电功率的预测误差。
在知晓风电功率预测误差的正态分布函数之后，各文献在机组组合中对其处理的方法又不尽相同。其中文献[5]采用随机模拟技术从概率分布中抽样风速样本，文献[6-9]采用基于场景的随机优化方法模拟风电和负荷预测误差的概率分布，并在概率框架下进行机组组合决策。文献[10]通过对风速和负荷预测误差的概率分布函数以及机组的强迫停机率进行复杂的卷积解析计算，获得系统的失负荷风险。文献[11-12]在建立含风电场的机组组合模型中，通过在风电功率预测误差的概率密度函数中设置置信区间，对风电功率预测的不确定性进行描述，获取了风电功率的可信容量。
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