风光场

为有效缓解三北地区高比例可再生能源并网所存在的大规模弃风问题，将火电机组、热电联产机组、光热电站、风电厂和电热负荷聚合为虚拟电厂。首先采用场景分析法对日前风光场景进行随机优化，降低风光预测误差；利用综合需求响应机制充分调动电热柔性负荷资源。然后综合考虑系统运行成本、弃风成本和需求响应成本构建虚拟电厂(virtual power plant，VPP)系统日前调度优化模型，并在多种运行模式下求解以获得最优日前调度计划。最后通过算例分析验证所提方案在提高系统经济性的同时能有效促进风电消纳。

针对微电网中风光出力不确定性对微电网优化调度的影响，文中提出了一种基于Wasserstein距离的条件生成对抗网络(conditional Wasserstein generative adversarial networks, C-WGAN)方法生成风光场景的微电网多时间尺度优化调度策略。首先，通过C-WGAN模拟生成指定的风光场景。然后，在日前优化调度阶段综合考虑蓄电池退化成本和联络线功率交互成本，并引入优化系数来优化联络线的交互功率。在日内优化调度阶段，以跟踪日前优化调度的结果为主要目标，从而有效减少日前可再生能源以及负荷的预测数据误差所带来的影响。算例结果表明，文中所提方法不但能够很好地减小可再生能源输出不确定性所带来的影响，也能够有效保证微电网运行的经济性，对微电网运行调度研究具有一定意义。

针对源网荷储优化调度时分布式电源的间歇性引起主动配电网节点电压波动以及有功网损增加等问题，提出一种改进风光场景聚类联合虚拟储能的源网荷储低碳优化调度方法。首先，为有效应对风光出力不确定的挑战，提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)的迭代自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis techniques algorithm, ISODATA)，并以DB指数、Dunn指数和轮廓系数对风光场景聚类效果的优劣进行评价。其次，引入阶梯式碳交易机制，建立以主动配电网综合运行成本最低为目标的优化调度模型。同时，提出用户参与满意度和电网依赖度两种运行评价指标。最后，在IEEE 33节点系统上进行算例仿真分析，结果验证了DBSCAN-ISODATA算法的合理性。并且所提低碳优化调度方法能够有效降低系统碳排放量与运行成本，实现了主动配电网低碳经济稳定运行。

​11月1日从国网山东省电力公司获悉，9月份，山东新能源超短期预测精度达97.4%，位居国家电网有限公司系统内首位。这得益于国网山东电力于7月份开始应用的新能源超短期功率预测模式。截至目前，新能源超短期功率预测模式已在山东省全部258座风电场、303座光伏电站应用，将超短期预测精度提升1.9个百分点，新能源发电功率预测时间范围由未来4小时延长至未来12小时，为电网安全运行和新能源电力高效消纳提供有力支撑。