基于机会约束规划的风电预测功率分级处理

提高现有风电功率预测精度往往难度大、经济性差，而电网调度、风电控制则需要准确的功率曲线。为此，从分析功率预测结果角度提出风电功率分级处理思想，以减少预测误差对相关决策的影响。该分级思想以预测功率为基础，考虑预测误差分布影响，利用机会约束规划方法建立基于预测功率可信度水平的分级模型，将预测功率划分为基荷出力、次级出力及高频出力3个部分。分级处理可在保证最大化利用风功率前提下，区分预测数据中不同可信度水平分量，以此为电网调度、风电功率控制提供决策依据，从而降低决策风险。结合策略迭代、粒子群算法对分级模型进行求解，以某风电场24 h数据为例进行模拟分级，所得结果验证了分级思想的可行性、有效性