典型文献
基于滚动时域优化和反馈校正的虚拟电厂实时优化调度方法
文献摘要：
虚拟电厂(virtual power plants,VPPs)已经成为对分布式新能源进行调度控制的重要方式,而由于日前新能源预测和负荷预测的误差,经常会影响调度策略并造成VPPs次优运行.提出了一种基于反馈校正控制模型预测控制的VPP自适应预测优化调度策略,以实现不确定性条件下VPPs的最优运行.该策略包括2个部分:滚动时域优化(receding horizon optimization,RHO)和反馈校正(feedback correction,FC).RHO采用时间序列模型与卡尔曼滤波相结合的混合预测算法对RES和负载的输出功率进行预测,并根据预测结果进行调度.FC采用基于快速滚动灰色模型的超短期误差预测,对RHO策略进行调整.FC用于最小化调整,以补偿预测误差.所提策略在某实际配电系统的VPP上实施,结果表明,其能更好地跟踪系统内实际可用资源,且供需之间的不匹配程度最小.
文献关键词：
虚拟电厂;分布式能源资源;模型预测控制;能源管理
中图分类号：
作者姓名：
蒋望;赵理;李亦非;张同尊;于钊;彭静
作者机构：
国网重庆市电力公司,重庆 400015;国网北京市电力公司,北京 100075;国网山东临沂供电公司,山东临沂 276000
文献出处：
引用格式：
[1]蒋望;赵理;李亦非;张同尊;于钊;彭静-.基于滚动时域优化和反馈校正的虚拟电厂实时优化调度方法)[J].电网与清洁能源,2022(08):40-50
A类：
VPPs,分布式能源资源
B类：
滚动时域,反馈校正,虚拟电厂,实时优化调度,优化调度方法,virtual,power,plants,分布式新能源,调度控制,日前,能源预测,负荷预测,调度策略,次优,校正控制,控制模型,模型预测控制,自适应预测,最优运行,receding,horizon,optimization,RHO,feedback,correction,FC,时间序列模型,卡尔曼滤波,混合预测,预测算法,RES,输出功率,据预测,灰色模型,超短期,误差预测,预测误差,配电系统,跟踪系统,可用资源,能源管理
AB值：
0.423857
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