大型火电机组的调峰方式及其经济性分析

近年来,随着国民经济的快速发展,我国电力生产以前所未有的速度迅猛扩张,使得电网容量不断扩大。与此同时,随着人民生活水平的不断提高,电网组成结构也发生了明显的变化,工业用电的比重相对降低,电网的峰谷差日益增大。目前我国水电所占比重还很小,且受季节影响,在汛期受水库容量限制,要求满发,在枯水季节虽然宜于调峰,但是又受到水库储量的限制。适应调峰需要的大型抽水蓄能电站的建成尚需时日。同时,随着核电在电网容量中比重的增加,为保证它带基本负荷,必然要求火电机组承担更多的调峰任务。担当调峰任务的中小火力发电机组由于受到厂用电、燃料和供热地区等众多因素的影响,调峰能力有限,此外由于设计问题,主机、辅机均难以适应大幅度调峰运行的要求。所以,随着它们逐步退出运行,大容量火力发电机组参与调峰已经势在必行。     

基于时序长记忆模型的风电场短期功率预测

随着风电的飞速发展,风电场接入电网的规模日益扩大,随之而来的是对风电功率预测准确性要求的提高,准确的风电功率预测可以更好地利用风能资源,减小风电并网对电网的不利影响。为了提高风电预测的精度,采用最大期望算法(expectation maximization algorithm,EM算法)对风电场功率历史数据进行处理,填补缺失值,替换错误数据,然后采用修正重标极差分析法即修正R/S分析方法分析数据的长记忆性,采用时间序列ARFIMA模型,然后根据预测时刻之前的功率数据,通过贝叶斯统计推断对模型参数进行估计,生成预测模型方程,进而对风电场输出功率进行预测。