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电力系统新能源功率预测与调度技术设计.docx
资料介绍
电力系统新能源功率预测与调度技术设计
1 新能源功率预测概述
新能源功率预测是电力系统调度运行的重要基础，通过预测光伏和风电的出力，为电网调度、发电计划和市场交易提供依据。新能源功率预测的类型包括：超短期预测（预测未来15min–4h的功率，时间分辨率15min–1h，超短期预测用于AGC控制、实时调度和需求侧响应，超短期预测的精度要求MAPE<5%（光伏）和<10%（风电））、短期预测（预测未来1–7天的功率，时间分辨率1h，短期预测用于日前调度、发电计划和市场交易，短期预测的精度要求MAPE<10%（光伏）和<15%（风电））和中长期预测（预测未来1–12个月的功率，时间分辨率1月，中长期预测用于电源规划、电网规划和投资决策，中长期预测的精度要求MAPE<15%（光伏）和<20%（风电））。新能源功率预测的方法包括：物理方法（基于数值天气预报（NWP）和物理模型，预测新能源出力，物理方法的预测流程包括：NWP数据获取（获取气象部门的NWP数据，包括太阳辐射、温度、风速、风向等，NWP数据的空间分辨率<10km，时间分辨率<1h）、物理模型计算（根据NWP数据和光伏/风电场的物理参数，计算新能源出力，物理模型的参数包括：光伏组件的I-V特性、风电机组的功率曲线和地形参数）和预测结果修正（根据实测数据，修正物理模型的预测偏差，预测结果修正的方法包括：卡尔曼滤波和机器学习），物理方法适用于短期和中长期预测，预测精度受NWP精度的影响）和统计方法（基于历史数据，建立新能源出力与气象因素之间的统计关系，预测新能源出力，统计方法的预测流程包括：历史数据收集（收集光伏/风电场的出力数据和气象数据，历史数据的长度>1年，历史数据的采样率<15min）、统计模型建立（通过回归分析、时间序列分析或机器学习，建立出力预测模型，统计模型的类型包括：ARIMA（时间序列模型，适用于平稳时间序列的预测）、LSTM（深度学习模型，适用于非线性时间序列的预测）和随机森林（集成学习模型，适用于多因素影响的预测））和预测结果生成（根据统计模型和气象数据，生成出力预测结果，统计方法的预测精度高于物理方法，适用于超短期和短期预测））。STM32G474数字逆变器在新能源功率预测中，作为数据采集终端，通过其通信接口上传出力数据和气象数据，为新能源功率预测提供数据支持，逆变器的出力数据（有功功率、无功功率、电压、电流）和气象数据（温度、辐射）用于预测模型的训练和预测，逆变器的数据刷新率1–10Hz，数据精度<0.5%，满足新能源功率预测的数据要求。
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| STM32G474逆变器_技术文件_1056_电力系统新能源功率预测与调度技术设计.docx | 44K |
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