电力系统高比例可再生能源发展路径

本书聚焦于未来高比例可再生能源场景下电力系统的发展路径及其关键技术，内容包括高比例可再生能源驱动的电网形态演变、含高比例分布式电源的配电网优化控制、高比例可再生能源电力预测理论与方法等内容，全面介绍了未来电力系统发展路径中的关键技术问题。

“智能电网技术与装备丛书”序
前言
第1章电力能源现状与未来发展分析1
1.1电力能源现状1
1.1.1国内电力能源现状1
1.1.2世界电力能源现状6
1.2未来电力能源发展趋势研判9
1.3未来电力发展研究动态14
1.3.1电网形态分析14
1.3.2多时间尺度电力电量耦合平衡运行机理16
参考文献17
第2章高比例可再生能源驱动的电网形态演变20
2.1电网形态的定义、指标及研究思路20
2.1.1电网形态的定义20
2.1.2电网形态的特征指标体系21
2.1.3电网形态研究的基本思路21
2.2未来电网形态研判22
2.2.1未来电网发展的高比例可再生能源驱动22
2.2.2可再生能源汇集接入网络形态研判及案例分析24
2.2.3区域网络形态研判及案例分析27
2.2.4跨区互联形态研判及案例分析34
2.3计及可再生能源短尺度频率支撑的中-短期耦合平衡37
2.3.1短尺度频率安全问题在电力电量平衡中的嵌入37
2.3.2含频率安全约束及可再生能源调频的电力电量平衡模型43
2.3.3算例分析46
参考文献47
第3章考虑可再生能源聚合等效频率支撑的电网形态分析48
3.1电力系统新型调频方式分析48
3.2可再生能源聚合等效频率支撑特征分析及建模49
3.2.1风电机组的单机频率支撑特性49
3.2.2多机聚合的风电场频率支撑能力等效特性及建模51
3.2.3小时级风电场支撑能力等效特性及最小可用频率支撑53
3.2.4光伏调频特性分析54
3.3频率安全约束构建及高效线性化55
3.3.1频率动态过程55
3.3.2频率安全约束及自适应分段线性化56
3.4兼容可再生能源多调节策略的网源规划模型60
3.4.1目标函数60
3.4.2上层约束条件61
3.4.3下层约束条件62
3.5IEEE30节点算例66
3.5.1基础数据与建模有效性验证66
3.5.2规划结果分析70
参考文献74
第4章含高比例分布式电源的配电网优化控制75
4.1分布式光伏数据重构与预测技术75
4.1.1分布式光伏功率遥相关时空特性分析76
4.1.2基于遥相关时空特性的功率数据重构80
4.1.3基于三维卷积神经网络的网格化预测模型87
4.1.4基于起止发电时刻统计规律的预测功率曲线修正89
4.2含高比例分布式电源的配电网电压控制与无功优化90
4.2.1适用于低感知度配电网的电压控制模型90
4.2.2基于深度调压网络的电压控制方法91
4.2.3配电网无功优化的强化学习建模方法95
4.2.4基于深度强化学习的配电网动态无功优化99
4.3分布式电源接入配电网的无功电压协调控制与接纳水平评估101
4.3.1多时间尺度无功电压协调控制101
4.3.2配电网接纳分布式电源水平评估112
参考文献119
第5章未来电力预测的特征及影响因素120
5.1未来电力的内涵与特征120
5.2未来电力的影响因素分析122
5.2.1可再生能源对广义负荷的影响122
5.2.2电动汽车对广义负荷的影响126
5.2.3电力市场对广义负荷的影响128
5.2.4需求侧响应对广义负荷的影响129
5.2.5储能对广义负荷的影响130
5.2.6综合能源对广义负荷的影响132
参考文献133
第6章高比例可再生能源电力预测理论与方法134
6.1基于风速云模型相似日的短期风电功率预测134
6.1.1风速云模型的构建134
6.1.2风速云模型相似度的计算137
6.1.3短期风电功率预测模型的建立137
6.1.4算例分析139
6.2基于LSTM网络的风电场发电功率超短期预测145
6.2.1长短期记忆网络145
6.2.2风电场发电功率与气象因素相关性分析147
6.2.3风电场发电功率超短期预测模型设计148
6.2.4算例分析150
6.3高比例风电的多空间尺度短期功率预测152
6.3.1数值天气预报的误差模式分析152
6.3.2基于堆叠降噪自编码器的多点位数值天气预报修正154
6.3.3多空间尺度风电功率预测模型的建立157
6.3.4算例分析159
6.4基于风电场群汇聚演变趋势的场群持续功率特性预测方法165
6.4.1风电场群汇聚演变规律分析165
6.4.2规划目标年风电场群持续特性预测模型的建立168
6.4.3算例分析171
参考文献174
第7章面向多空间尺度的未来电力负荷预测理论与方法175
7.1面向海量用户用电数据的集成负荷预测175
7.1.1居民用户用电负荷曲线及特性分析175
7.1.2基于聚类算法的集成预测策略177
7.1.3很好聚类数的选取与验证188
7.2低秩矩阵分解在母线坏数据辨识与修复中的应用191
7.2.1母线负荷数据特性分析192
7.2.2母线坏数据类型194
7.2.3母线坏数据的修复与处理195
7.2.4评价标准198
7.2.5算例分析199


7.3数据与模型融合的短期负荷预测特征选择方法204

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