目錄TOC\o"1-3"\h\u26971 1284401 4286741.1.1 48722 427628 413041 425111 412855 510896 5171561.1.2 5542 517571 529196 528053 519461.1.3 63035 624475 631876 728736 715571 82610 818812 94953 9257912 9207442.1.1 925198 91129 920774 929526 921054 92318 9159282.1.2 10218512.1.3 1025020 109770 11162252.1.4 115796BP(BackPropagation) 1125813 112116 1256623 12239463.1.1 1226635 1219244 13274083.1.2 1531740 1521026 15258223.1.3 1675033.1.4 1720863 1719996 1814249 2036984 2344564.1.1 233985 2332298 24155114.1.2 26210794.1.3 273825 2719653 27124954.1.4 28719 2820069 28電力供應(yīng)中不僅存在著火力發(fā)電和水力發(fā)電這種傳統(tǒng)發(fā)電方式,還存在著由新能源構(gòu)產(chǎn),根據(jù)電力供應(yīng)中電力需求的信息流進(jìn)行電力生產(chǎn)的調(diào)節(jié)。水力發(fā)電主要依靠修水庫等人工措施,對河川徑流在時間上進(jìn)行重新分配,人為地增加或減少某一時期、某一地區(qū)的水量,以進(jìn)行電力生產(chǎn)調(diào)節(jié)。而以風(fēng)光類新能源構(gòu)成的電源,主要依靠一定容量的儲能設(shè)進(jìn)行出力調(diào)節(jié)。的同時為用戶提供優(yōu)質(zhì)供電服務(wù),打破了電網(wǎng)公司只進(jìn)行電力配給運營的固定模式,在電力供應(yīng)過程中,電力用戶的用電需求是推進(jìn)電力供應(yīng)運行過程的動力源頭,根據(jù)所用能源種類,電源可分為火力發(fā)電、水力發(fā)電、核能發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、太陽能發(fā)電及生物質(zhì)發(fā)電等。電源規(guī)劃是滿足電力供應(yīng)的基本條件,主要是研究規(guī)劃期內(nèi)各種電源的開發(fā)時序,確定電源建設(shè)的項目、布局、容量等。具體內(nèi)容包括發(fā)電裝機總?cè)萘恳?guī)劃期內(nèi)逐年建設(shè)的發(fā)電容量新擴建發(fā)電容量的建設(shè)地點根據(jù)負(fù)荷需求,提出逐年建設(shè)電源的組成類型建議,特別要重視調(diào)峰電源的規(guī)劃,滿足電網(wǎng)調(diào)峰需要。都處于運行狀態(tài),一般年利用小時數(shù)為4000～5500h(年利用小時數(shù)=發(fā)電量/裝機容量)。燃煤火電廠由鍋爐燃燒產(chǎn)生蒸汽,通過汽輪機帶動發(fā)電機旋轉(zhuǎn)發(fā)電。由于鍋爐啟動時間較長,燃煤機組從冷態(tài)啟動到并網(wǎng)發(fā)電過程需要4．0～8．0 h,并且啟動和停機過程消的燃料更多。因此,在日平衡中一般不考慮燃煤火電啟停。燃煤機組降低出力時鍋爐保證穩(wěn)定燃燒的出力最小限制值。根據(jù)鍋爐類型容量不同,最小技術(shù)出力占機組額定容量的比例也不一樣。常規(guī)煤電機組最小出力見表5．1。表5．1熱電廠也是燃煤電廠,只是在冬季不僅要發(fā)電,還利用汽輪機的抽汽或排汽為用戶供熱。與常規(guī)純發(fā)電燃煤機組三大主機鍋爐、汽輪機、發(fā)電機相比,熱電廠僅汽輪機與純發(fā)電燃煤機組的汽輪機不同。常規(guī)純發(fā)電燃煤機組采用凝汽式汽輪機,汽輪機做功后回收的蒸汽全部進(jìn)入凝汽器,冷凝成水再回鍋爐,熱電廠的蒸汽部分用于供熱,余下的部分蒸汽回收進(jìn)入凝汽器。熱電廠汽輪機按供熱方式,可分為背壓機組、抽氣背壓機組和抽凝兩用機抽凝兩用機組在非供暖期機組按純凝工況運行,與常規(guī)水電不同,抽水蓄能電廠是一種儲能設(shè)施。抽水蓄能電廠的機組是可逆的水泵/水輪機和電動發(fā)電機機組,它的上游、下游兩個水庫均能存儲一定數(shù)量的水,在電網(wǎng)負(fù)荷低谷時機組作電動機水泵運行,利用電網(wǎng)過剩的電力把水從下水庫抽入上水庫,有一定位能的水當(dāng)電力需求達(dá)到高峰時,上水庫放水發(fā)電,機組作水輪發(fā)電機組運行,從而起到填谷削峰的作用。抽水蓄能電站主要是為滿足系統(tǒng)的調(diào)峰需求設(shè)置的,也可以為系統(tǒng)調(diào)頻或承擔(dān)少量的備用。抽水蓄能電廠具有以下特性:min,從全停到滿載抽水約8min。表5．2生物質(zhì)發(fā)電是利用生物質(zhì)所具有的生物質(zhì)能進(jìn)行發(fā)電。它是可再生能源發(fā)電的一種,物質(zhì)燃料電池發(fā)電。目前,常用生物質(zhì)發(fā)電主要有3種形式生物質(zhì)直燃發(fā)電、沼氣發(fā)電和生物質(zhì)氣化發(fā)電。一。電力平衡按水電站保證出力考慮,水電站為滿足下游用水部門用水量而必須發(fā)電的最小出力,某一時段水電站可能的最大出力,稱為預(yù)想出力,某一時段內(nèi)水電站出力的平均值,般裝機容量為1000～12000kW,是對大電網(wǎng)的一種補充,有效地利用了現(xiàn)有的水電資源,降湖南屬大陸型亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候,雨量豐沛,河網(wǎng)密布,地勢不平,河流落差較大,水力資源比較豐富,主要分布在湘南、湘西,如懷化市、湘西自治州、郴州市、永州市、邵陽市等地。全省現(xiàn)有水電已開發(fā)利用量已超過經(jīng)濟可開發(fā)量的95．0。湖南水電總裝機容量在全國居第五位,目前有4800多座中小水電站,總裝機接近700．0萬k,這些小水電分布散,規(guī)模小,且由于降水量年內(nèi)、年際分配不均勻,水力發(fā)電能力不穩(wěn)定。年度內(nèi)降水具有明顯的季節(jié)性,徑流量與降水量主要集中在每年的3月中旬—6月中旬,這4的徑流量一般占年徑流量的50．0～70．0而其他8個月份則屬枯水季節(jié),水資源相對不足,水能出力受限。外界因素主要包含自然因素和水電站自身的因素。水電站的自身因素如水輪發(fā)電機效率等在這里因數(shù)據(jù)缺失和影響不大而不考慮,主要是對小水電站的自然因素分析,適的影響因素。小水電站的自然因素主要有來水量、水頭、小水電站負(fù)荷率等因素,來水量隨著時間和空間的變化而呈現(xiàn)不同,如夏天處于豐水期,來水量大而冬天處于枯水期,來水量小,且小水電站在豐水期和枯水期的來水量差別明顯,甚至有數(shù)十倍差距。小水電站負(fù)荷率也因負(fù)荷和發(fā)電量隨著時間的變化而不同。因此,在對小水電站的發(fā)電功率預(yù)測選取影響因素分析中,采取以年為單位,并根據(jù)前述學(xué)者的研究將小水電站發(fā)電功率的影響因素確定為年來水量、年來水量的時空分布水量離差系數(shù)和年負(fù)荷率,這3個影響因素將作為后續(xù)所構(gòu)建預(yù)測模型的輸入。專家經(jīng)驗判斷預(yù)測法,主要是指預(yù)測者根據(jù)已有的各種影響因素數(shù)據(jù)和歷史發(fā)電能力數(shù)據(jù),憑借個人或群體的直覺、主觀經(jīng)驗、知識以及其他綜合判斷能力,對水電短期發(fā)電能預(yù)測方法,其優(yōu)點是簡便易行,直接可靠,能在信息數(shù)據(jù)不充分和有些因素難以量化的情況下做出預(yù)測但不足之處體現(xiàn)在預(yù)測過多地依賴于人的主觀性,受個人素質(zhì)影響顯著,容易出現(xiàn)疏漏和失誤。因此,經(jīng)驗判斷預(yù)測法更多地應(yīng)用于定性趨勢預(yù)測方面。該方法利用數(shù)學(xué)中的隨機過程理論和統(tǒng)計方法,BP(BackPropagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)lulok,是模擬大腦內(nèi)神經(jīng)元通過突觸相互聯(lián)結(jié)的一種數(shù)學(xué)模型。它具有進(jìn)行分布式信息并行處理的良好能力,也稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它主要由人工神經(jīng)元組成。人工神經(jīng)元可通過突觸相互聯(lián)結(jié),完成對輸入信號的分析和處理,并將處理結(jié)果交于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù),從而實現(xiàn)對信號的完全分析。人工神經(jīng)元可看成一個簡單的數(shù)學(xué)模型,主要完成對信號的分析和處理,聯(lián)結(jié)人工神經(jīng)元之間的突觸則體現(xiàn)了每個人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)關(guān)系,主要表現(xiàn)為權(quán)重和偏差,通過所有人工神經(jīng)元對輸入信號的處理和突觸對人工神經(jīng)元攜帶信息權(quán)重和偏差的計算,得到最后的處理結(jié)果經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)輸出。激勵函數(shù)的不同會造就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有不同的性能。常用的激勵函數(shù)有閾值函數(shù)、god函數(shù)和徑向基函數(shù)等。根據(jù)人工神經(jīng)元之間聯(lián)結(jié)方式的不同,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可分為多類,主要有前向網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)和競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。圖5．1BP在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,神經(jīng)元又稱節(jié)點,在后續(xù)描述中,在太陽能電池片的導(dǎo)體層中夾著晶體硅,每個硅原子都與周圍相近的原子結(jié)合,將電子緊緊束縛,故電流無法通過。硅太陽能電池片有兩層不同的導(dǎo)體層。其中,一層導(dǎo)體層中摻雜著磷原子后會形成型硅,型硅中電子有盈余另一層導(dǎo)體層中摻雜著鋁、硼等三價原子后就形成了型硅,型硅有額外的位置存放電子,稱為空穴。兩層導(dǎo)體層交界的地方,稱為結(jié)。電子可從結(jié)穿過,在一端產(chǎn)生正電荷,在另一端產(chǎn)生負(fù)電荷。從太陽射過來的微粒流光子攜帶能量擊中電池片時會擊出一個電子,產(chǎn)生一個空穴,它們能在導(dǎo)體層中任意移動,但在結(jié)處的電場影響下,它們只能單向運動,電子向側(cè)移動,空穴向側(cè)運動。此時,在電池片正面使用細(xì)小金屬探針收集移動的電子,它們就會通過外電路,對外做電功,是光能就能持續(xù)地轉(zhuǎn)化為電能。其原理圖如圖5．2所示。圖5．2圖5．3湖南光伏日均出力曲線的最大出力一般出現(xiàn)在1200—1400,高峰負(fù)荷時刻。1100—1500均保持較高水平出力。從2020年各月份來看,力水平最高的月份為7—8月和4—5月,日均最大出力在裝機容量的50．0～60．0月度日均最大出力水平較高的月份為6,9—12月,月度日均最大出力在裝機容量的40～50日均最大出力水平較低的月份為1—3月,日均最大出力僅為裝機容量的20．0～30．0。2020年湖南省光伏發(fā)電月最大出力標(biāo)幺值如圖5．5所示。圖5．42020圖5．52020格型號決定光伏電池在一定光照和溫度下輸出電流和電勢差的物理性能和光電轉(zhuǎn)化效率;光伏組件安裝的傾斜角和方位角、光伏降列的排布和周圍建筑物的遮擋情況,也影響組件表面接收到的太陽輻射輸電線路的規(guī)格和長度、逆變器等電氣設(shè)備的性能指標(biāo),也決定光伏系統(tǒng)的輸出性能。光伏組件首先將接收到的太陽能轉(zhuǎn)化為電能,通過線纜匯總到匯流箱,然后經(jīng)逆變器轉(zhuǎn)化為交流電,最后通過升壓逆變器傳輸?shù)诫娋W(wǎng),這就是光伏電站能量轉(zhuǎn)化和傳輸?shù)倪^程。在這一過程中,光伏系統(tǒng)的電能或多或少會有一些損耗。其中,主要的損耗環(huán)節(jié)包括:①失配損耗,光伏組串或陣列由于輸出不匹配所導(dǎo)致的損耗,③線纜損耗,主要是由于線路電阻的熱損耗,伏面板的太陽輻射由3個部分組成,太陽能光伏電池的效率隨著溫度的升高而減少,因溫度升高會使載流子的遷移率、擴散長度以及少數(shù)載流子的壽命變差。硅光伏電池具有很好的吸熱性,故它們的溫度會在運行期間顯著的上升,從而改變了光伏發(fā)電系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率。光伏面板的溫度取決于光水平、環(huán)境溫度、風(fēng)速及特定安裝條件等。光伏發(fā)電功率的預(yù)測從時間角度出發(fā),可分為短期、中期和長期預(yù)測3一般而言,中長期預(yù)測是對未來幾個月到一年時間的光伏功率進(jìn)行預(yù)測,長期預(yù)測相對比較容易。長期預(yù)測大多是基于光伏電站發(fā)電和數(shù)值天氣預(yù)報,并的設(shè)計、選址和咨詢服務(wù),要求精度不高。因此,長期預(yù)測很容易實現(xiàn)。短期預(yù)測又可分為短期預(yù)測和超短期預(yù)測,短期預(yù)測是對未來1～48h的光伏功率進(jìn)行預(yù)測,時長從數(shù)分鐘到1h,它們主要是輔助電網(wǎng)的運營調(diào)度,測是電力系統(tǒng)考核的重要指標(biāo)之一,直接影響電站當(dāng)日的發(fā)電計劃。因此,短期光伏功率的精準(zhǔn)預(yù)測尤為重要。光伏發(fā)電功率的預(yù)測從空間角度出發(fā),可分為微尺度、小尺度、中尺度及大尺度4圖5．6由圖5．6中可知選取傅里葉基函數(shù)作為轉(zhuǎn)換模型,通過傅里葉基函數(shù)將離散的光伏數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為函數(shù)型數(shù)據(jù)利用函數(shù)主成分分析對函數(shù)型數(shù)據(jù)降維,提取函數(shù)主成分對應(yīng)的特征系數(shù),量代表曲線特征的特征向量來替代函數(shù)型光伏數(shù)據(jù)特征。光伏歷史數(shù)據(jù)的完整性是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的前提,首先篩選剔除缺失片段數(shù)據(jù)。傅里葉基函數(shù)適用于周期性的觀測數(shù)據(jù),鑒于光伏數(shù)據(jù)呈正弦波形,且日光伏出力曲線也具有一定的周期性,故采用傅里葉基函數(shù)對其進(jìn)行轉(zhuǎn)換。用x1,x2,…,xn]代表光伏的日出力數(shù)據(jù),式 函數(shù)主成分分析,基于的光伏數(shù)據(jù)降維。其具體步驟如下首先設(shè)光伏歷史近似展開數(shù)據(jù)集合,n為光伏出力的天數(shù),為式51擬合展開的第i天光伏數(shù)據(jù),為隨時間變量變化的曲線。對n天光伏出力曲線計算其協(xié)方差函數(shù)矩。然后求解光伏日出力曲線協(xié)方差函數(shù)的特征值和特征向量, 式 ——高斯分布的最大似然函數(shù)圖5．7GMM-EMGMM中最優(yōu)聚類個數(shù)的確定,通過貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesianinformation進(jìn)行選取, 圖5．8ELM圖5．8中, ,解出輸出權(quán)值為 圖5．9改進(jìn)PSO-ELM風(fēng)能是一種無污染、可再生的清潔能源。風(fēng)力發(fā)電是以風(fēng)能作為原動力,利用風(fēng)力帶動風(fēng)車葉片旋轉(zhuǎn),再透過增速機將旋轉(zhuǎn)的速度提升,將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為機械能,再利用機械能發(fā)電的過程。依據(jù)風(fēng)車技術(shù),約為3 s的微風(fēng)速度微風(fēng)的程度,便可開始發(fā)電。風(fēng)力發(fā)電正世界上形成一股熱潮,因為風(fēng)力發(fā)電不需要使用燃料,也不會產(chǎn)生輻射或空氣污染。定,一般為6～20m。如圖5．10、圖5．11所示為湖南省風(fēng)電月平均出力曲線?？芍?風(fēng)電月平均出力較高的月份為4—7月以及10—11月。2020年月平均曲線與2018—2019年發(fā)生較大的差異,主要原因是2—3月,受疫情和水電大發(fā)影響,棄電達(dá)20以上,導(dǎo)致平均出力降低4—5月份來水偏枯,同時采取了擴需增發(fā)鼓勵低谷用電政策,沒有發(fā)生棄風(fēng),平均出力水平較接近。6,7電情況好,6月因水電偏枯及低谷負(fù)荷水平上升沒有棄電,月平均出力達(dá)到年度最高水平7月盡管因雨水偏多發(fā)生棄風(fēng)平均出力受到影響,但總體維持較高水平。9月受雨水偏多水電出力高發(fā)生棄電,導(dǎo)致月平均出力偏低。12月因氣溫偏低導(dǎo)致風(fēng)機葉片因覆冰出力大幅降低,月平均出力低于前兩年。但總體而言,因2020年風(fēng)電來風(fēng)情況好于2018—2019年,不受氣候異常影響的其他月份,月平均出力高于前兩年。圖5．102018—2019圖5．112020圖5．122018圖5．132019圖5．142020②風(fēng)電場出力具有隨機性、波動性和間性的特點,一般用風(fēng)電可信容量、風(fēng)電保證容量等指標(biāo)來反映其出力特性。在電力平衡計算中,參考風(fēng)電可信容量或風(fēng)電保證容量,考慮一定比例的風(fēng)電參與平衡,風(fēng)電可信容量和風(fēng)電保證容量需要依據(jù)風(fēng)電場多年歷史數(shù)據(jù)計算。風(fēng)電可信容量是指在可靠性前提下風(fēng)電機組可視為常規(guī)火電機組的容量大小,風(fēng)電容規(guī)機組的替代容量。計算方法是將負(fù)荷高峰時段的風(fēng)電出力按從大到小排序,取某一保證率下(一般取95．0風(fēng)電的最小出力,即風(fēng)電保證容量。首先輸出功率受風(fēng)速的影響。在風(fēng)電場實際運行過程中,只有當(dāng)風(fēng)速在某個限定的區(qū)間時,隨著風(fēng)速的增加,風(fēng)力發(fā)電機輸出功率隨之增加然后趨于穩(wěn)定。當(dāng)?shù)陀诨蚋哂谠擄L(fēng)速區(qū)間時,發(fā)電機輸出功率為零。一般情況下,控制其他環(huán)境條件一致,當(dāng)風(fēng)速3v12時,輸出功率隨著風(fēng)速的增大而增大當(dāng)風(fēng)速超過12輸出功率不變。當(dāng)風(fēng)速3m/s≤v≤12m/s時,輸出功率隨著空氣密度的增大也在增大;當(dāng)風(fēng)速超過12m/s,輸出功風(fēng)是由空氣對流產(chǎn)生的,而空氣對流的最大動力就是溫度差,在大氣層近地面由于光照的不均勻,空氣受熱不均,受熱的空氣就會上升,而受冷的空氣下沉,這就使在近地面氣壓不同。此時,空氣就會從密度大的地方向空氣密度小的流過來補充,就形成了風(fēng)。一般來說,度差越大,空氣越易發(fā)生對流運動,進(jìn)而影響輸出功率。目前,針對風(fēng)電功率預(yù)測的方法層出不窮,國內(nèi)外學(xué)者提出的不同方法有效地提高了風(fēng)電功率的預(yù)測精度,取得了較好的成果。風(fēng)電功率預(yù)測方法的劃分根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)有多種劃分方式。根據(jù)預(yù)測時間長度的不同,可分為長