【摘 要】
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随着可再生能源的开发利用,以风电和光伏发电为代表的不确定电源对电力系统安全运行影响越来越大。传统对风电和光伏发电出力不确定的研究,大多假设其预测误差服从正态分布,
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0902200),国家电网公司科技项目资助(5228001700CW),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018QN074).
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随着可再生能源的开发利用,以风电和光伏发电为代表的不确定电源对电力系统安全运行影响越来越大。传统对风电和光伏发电出力不确定的研究,大多假设其预测误差服从正态分布,但正态分布并不能准确描述这一误差分布。基于此,采用人工神经网络直接模拟预测误差的分布规律以确定其对调度方案的影响,同时为了提高模型的求解速度利用神经网络模拟机会约束条件成立的概率水平,将训练好的人工神经网络嵌入机会约束规划模型求解中,形成能够考虑风、光出力不确定性的多能源电力系统日前调度模型。为提高可再生能源消纳能力,调度模型在保证经济性的同时,
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