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1. 光伏发电预测的影响因素有哪些?环境温度,辐照强度,季节类型,天气类型,云量等。主要影响因素:气象因子对光伏发电功率的影响:云量作为表征天空遮蔽程度的气象因素,云量的多少会直接影响到达光伏阵列的辐照强度。2. 风力发电预测的影响因素有哪些?(1)风电出力预测模型的不同。不同的预测模型会因为输入因子的不同、采用的计算方法不完善和要求的精度不同等原因而造成不同程度的误差。 (2)风电场地理环境。根据空气动力系统理想模型,风能转换成风电机组功率,不仅与风速的大小有关,还与风向、气温、空气密度等有关 。(3)风电功率预测时间间隔。风电功率预测按时间长短可以分为:长期预测、中期预测、短期预测和超短期预测,预测误差一般随着预测时间间隔的缩短而减小 (4)预测功率的水平。一般风电预测功率误差会随着预测功率的增大而增大,且分布越来越分散。 3.电价预测的影响因素有哪些? 简答:影响电价的因素众多,既包括发电侧和需求侧的因素,又包括输送电力的电力网络方面等因素 :历史电价。负荷。发电商报价。时段因素。市场内因素。电力市场外因素,如煤、石油、天然气的价格。 历史电价。前后时段的电价间具有较强的相关性,电价预测正是利用这种电价间的联系进行电价预测,时间序列法和神经网络法均将历史电价作为重要因素。 负荷。电力用户的价格弹性很低,可以认为是刚性的,系统负荷几乎不随价格的变化而变化。因此,在系统供给曲线给定的情况下,代表需求侧信息的系统负荷就决定了市场出清价。负荷序列与电价序列的相关系数通常在0.4左右。 发电商报价。系统中各发电商的报价曲线形成系统的总供给曲线,决定了电力市场的供给侧信息,因而对电价也有较大影响。拥有市场力的发电商的策略性报价,如容量持留、博弈投机等,是价格尖峰出现的主要原因 但发电商的报价由于涉及发电商的人为行为,很难量化。一个可行的方案是采用智能代理来模拟发电商竞价的人为行为,但在存电价预测中如何应用仍然未知。现有预测方法基本未考虑发电商报价对电价的影响。此外,系统可用容量和机组检修及故障也是一个重要的供给侧信息。 时段因素。不同日的不同时段,电价会表现出较大的差异。如周末电价通常低于工作日电价,而下午用电高峰时段的电价通常高于深夜用电低谷时段的电价。因此,可以认为时段也是影响电价的一个因素。 此外,提出新的电价影响指标,如必须运行率、市场供给指数等。有的市场采用节点电价,在对系统中各节点电价进行预测时,系统的网络约束、阻塞状况和联络线潮流是一个必须考虑的因素。以上因素均为市场内因素,电能是二次能源,与一次能源有密切联系,因此电力市场外因素,如煤、石油、天然气的价格也可作为影响因素之一。4.负荷预测的影响因素有哪些?a.不同类型的负荷有着不同的变化规律b.负荷随时间变化规律l 季节影响l 周和日的周期性变化l 法定和民俗节日影响c.气象变化的影响l 电网中拥有大量的天气敏感负荷,例如空调、取暖器、农业灌溉负荷l 阴雨天白天照明负荷增加,高温天气空调、电扇负荷上升,东北地区初冬的一次寒流会使负荷由北至南依次增加,南方夏季的台风一路解除各地的闷热天气会使负荷依次下降l 许多系统中,温度是影响负荷的最重要因素d.负荷随机波动l 指由某些不确定性因素引起的负荷变化l 除了大量的小干扰量外,轧钢厂的轧钢冲击负荷、系统中大型电动机和鼓风机的启动等是造成较大干扰的随机负荷l 特殊事件:工厂的关闭、特殊电视节目的播放、游行等活动l 湿度、风速、雷电等因素:比较特殊且数据难以收集,在预测时往往简化不予考虑5.相似日原理及其在预测中的应用。原理:在某日对未来某日进行预测时,首先需要确定基准日。在不考虑最新信息的情况下,为了保证整日曲线的完整性,基准日一般取为预测当日的前一天。以基准日为起点,以7天为周期,可对历史样本分出第1周期、第2周期。每一周期中,必有一个与待预测日相同类型的负荷日,称为相似日。应用:基于同类型日思想的正常日新息预测,基于同类型日思想的正常日负荷预测。6.用电负荷、供电负荷及发电负荷之间的关系 将各工业部门消费的功率与农业、交通运输和市政生活消费的功率相加就可得到电力系统的综合用电负荷。综合用电负荷加网络中损耗的功率为系统中各发电厂应供出的功率,因而称作电力系统的供电负荷。供电负荷再加各发电厂本身消费的功率厂用电,为系统中各发电机应发出的功率,称作电力系统的发电负荷。7. 预测按时间的分类及各类含义及应用按时间分类(最常用):长、中、短、超短期。短期负荷预测:指一日至一周的负荷预测,通常以小时为单位。主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合和交换功率计划,使用对象是编制调度计划的工程师。超短期负荷预测:指未来数十分钟、数分钟甚至数秒内的负荷值的预测,主要用于对电网进行计算机在线控制,实现发电容量的合理调度,使发电成本最小,使用对象是调度员。中期预测指在五年左右以年为单位的预测中长期负荷预测主要是用于制定电力系统的扩建规划,包括装容量的大小、形式、地点、时间和电网的增容扩建,它为所在地区或电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡、地区间的电力余缺调剂、电网资金和人力资源的需求平衡提供了可靠的依据长期预测一般指十年以上并以年为单位的预测超短期(时分), 扩展短期(几个小时),短期(日),连续多日(几日),中期(月),长期(年)8. 预测误差产生的原因产生误差的原因数学模型只是一种简单化了的负荷状况的反映,与实际负荷存在差距,用它来预测,也就不可避免的会产生误差。是否能正确选择合适的预测方法。如果选择不当,也就会产生误差。负荷预测用到的各项资料并不能保证都是准确可靠,必然带来预测误差。某种意外事件的发生或情况的突然变化,也会造成预测误差。此外,计算或判断上的错误,也产生不同程度的误差。9. 常见误差分析指标预测误差分析(指标)绝对误差和相对误差 绝对误差 相对误差平均绝对误差 均方误差 均方根误差关联度误差分析后验差检验10. 如何区分拟合和预测?拟合:在生产过程,科学实验和统计分析中,往往需要通过得到一组实验数据或观测数据找出变化规律,确定函数的近似表达式,从图形上看,就是通过给定的一组数据点,求取一条近似曲线,这就是曲线拟合。预测:是一门科学问题的总称,是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测。一般可以认为,预测是在一定的理论指导下,以事物发展的历史和现状为出发点,以调查研究所得的资料和统计数据为依据,在对事物发展过程进行深刻的定性分析和严密的定量计算的基础上,研究并认识事物的发展变化规律,进而对事物发展的未来变化预先做出科学的推测。11.如何理解“近大远小”原则【第二讲思考题】物理意义:物理量未来的变化趋势更多的取决于历史时段中近期的发展规律,远期的历史数据与未来发展趋势的相关性较弱。在短期负荷预测处理中,则需要区别对待各日的虚拟预测误差,主要的处理方式是:可以用虚拟预测结果中各日与待预测日的相似度对虚拟预测的残差进行加权。12.五级调度国家调度机构跨省、自治区、直辖市调度机构省、自治区、直辖市级调度机构省辖市级调度机构县级调度机构13.EMS的构成及发展历程【专门ppt】EMS系统总体结构:网络分析、能量管理、SCADA、支持系统、操作系统、计算机【详】EMS应用软件(PAS) 数据收集级、能量管理级、网络分析级、培训仿真级。SCADA(数据收集软件) 实时发电控制AGC(及以下:能量管理软件) 负荷预测 发电计划(火电调度计划) 机组组合 水火电协调计划 功率交换计划网络接线分析(及以下:网络分析软件) 状态估计 潮流、调度员潮流 最优潮流 网络静态安全分析 短路电流计算 电压稳定性分析 暂态分析 调度员培训模拟发展历史年代建立了调度中心,固定模拟盘、电话,凭经验;年代SCADA将电网上各厂站数据集中到模拟盘,开关状态、报警,增强了感知力;年代AGC(LFC、EDC),将调度员从最频繁的操作中解决出来重大技术进步;年代(几次大的系统瓦解)重大变化:从模拟数字,数字计算机;年代出现第一代EMS,专用计算机和操作系统;年代第二代EMS,通用计算机和操作系统(VAX) 的SCADA/EMS;9年代基于RISC/UNIX开放分布式第三代 EMS/DMS;21世纪计算机、网络技术、数据库技术、电力市场第四代电网调度与运营系统;集中反映了高科技:预测理论、优化理论、稳定理论、可靠性理论、智能技术、通信技术、计算机技术等。14.预测中如何去除不良数据的影响【第三讲思考题】参数辨识(数学理论):(应用)不良数据的检测与辨识参数辨识:参数辨识是根据实验数据和建立的模型来确定一组参数值,使得由模型计算得到的数值结果能最好的拟合测试数据(曲线拟合问题),从而可以为生产过程进行预测,提供一定的理论指导。当计算得到的数值结果与测试值之间的误差较大时,就认为该数学模型与实际的过程不符或者差距较大,进而修改模型,重新选择参数。15.负荷预测和电价预测的关系【第六讲 专题】(类比供求关系)在电力市场中,负荷预测模型必须考虑负荷对电价的响应。而电价随时间和电网运行状况的改变而改变,用户相应地对电价做出反应,从而产生负荷的涨落, 即要考虑负荷电价弹性系数。电价的影响因素之一:负荷。电力用户的价格弹性很低,可以认为是刚性的,系统负荷几乎不随价格的变化而变化。因此,在系统供给曲线给定的情况下,代表需求侧信息的系统负荷就决定了市场出清价。负荷序列与电价序列的相关系数通常在0.4左右。电价预测方法:市场均衡分析法市场均衡分析法的理论依据是经济学的市场均衡理论.它试图根据预测的发电报价曲线和系统负荷的预测值求解出市场的均衡点,进而导出电价的预测值. 年度负荷预测中其最大负荷是容量市场交易、容量定价的基础;电价:市场成员进行年度合约报价决策的基础,管理机构把握市场走势月度负荷预测中电价:市场成员进行月度合约报价决策的基础,管理机构把握市场走势16.请分析BP神经网络在用于预测时的优缺点。 简答:优点1) 非线性映射能力; 2) 自学习和自适应能力; 3) 泛化能力; 4) 容错能力。 缺点1) 局部极小化问题;2) BP 神经网络算法的收敛速度慢;3) BP 神经网络结构选择不一;4) 应用实例与网络规模的矛盾问题;5) BP神经网络预测能力和训练能力的矛盾问题;6) BP神经网络样本依赖性问题。详细: 缺点:首先,由于学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,BP算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。其次,BP算法可以使权值收敛到某个值,但并不保证其为误差平面的全局最小值,这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题,可以采用附加动量法来解决。再次,网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导,一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此,网络往往存在很大的冗余性,在一定程度上也增加了网络学习的负担。最后,网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说,如果增加了学习样本,训练好的网络就需要从头开
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