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电力系统新能源功率预测与调度技术设计
资料介绍
电力系统新能源功率预测与调度技术设计
1 引言
新能源发电的随机性和波动性给电力系统调度运行带来了前所未有的挑战。准确的新能源功率预测是实现新能源高效消纳和系统安全运行的前提条件，智能调度技术则是将预测结果转化为可操作调度策略的关键环节。本文基于STM32G474嵌入式平台，探讨新能源功率预测与调度技术的实现方案。
2 功率预测技术体系
2.1 预测时间尺度
新能源功率预测按时间尺度分为：超短期预测（0-4小时，时间分辨率15分钟，用于实时调度和AGC）、短期预测（0-72小时，时间分辨率1小时，用于日前调度和市场交易）、中期预测（7-30天，时间分辨率1天，用于检修计划安排）、长期预测（月-年，用于电源规划）。预测精度要求：超短期预测误差≤5%，短期预测误差≤10%，中期预测误差≤15%。
2.2 数值天气预报融合
功率预测的精度高度依赖于数值天气预报数据的准确性。基于STM32G474的终端可接入本地气象传感器（风速仪、辐照度计、温湿度计、气压计），通过卡尔曼滤波融合NWP数据和本地实测数据，提升局地气象参数精度约20%。融合后的气象数据作为预测模型输入，时间分辨率15分钟，空间分辨率1km×1km。
3 光伏功率预测
3.1 物理模型
光伏功率物理模型基于光伏组件等效电路：P = G × A × η × (1 - β(T_c - T_ref))，其中G为辐照度，A为组件面积，η为组件效率，β为温度系数，T_c为组件温度。在STM32G474上实现物理模型计算量小，单个预测点计算时间<0.1ms，适合超短期预测。模型参数通过历史数据拟合优化，每季度更新一次。
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| STM32G474逆变器_技术文件_1113_电力系统新能源功率预测与调度技术设计.docx | 39K |
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