智慧能源系統中的可再生能源預測與調度優化算法研究

摘要：可再生能源已成為全球能源轉型的重要推動力，可再生能源的大規模接入給智慧能源系統的優化調度帶來了挑戰。針對可再生能源出力的不確定性和波動性，提出一種基于機器學習的多時間尺度預測方法和考慮預測誤差的魯棒優化調度模型，有效提高了系統對可再生能源的消納能力和運行經濟性；仿真分析驗證了所提方法的可行性和優越性。

關鍵詞：智慧能源系統可再生能源預測優化調度機器學習魯棒優化

中圖分類號：TM715

ResearchonRenewableEnergyPredictionandSchedulingOptimizationAlgorithmsinSmartEnergySystems

SURenze

ShanxiDazhongEnergyDevelopmentCo.，Ltd.，Taiyuan，ShanxiProvince，030000China

Abstract：Renewableenergyhasbecomeanimportantdrivingforceforglobalenergytransformation.Thelarge-scaleintegrationofrenewableenergyposeschallengestotheoptimizationandschedulingofsmartenergysystems.Thisarticleproposedamachinelearningbasedmultitimescalepredictionmethodandarobustoptimizationschedulingmodelconsideringpredictionerrorstoaddresstheuncertaintyandvolatilityofrenewableenergyoutput，effectivelyimprovingthesystem'sabilitytoabsorbrenewableenergyandoperationaleconomy;Thesimulationanalysisverifiedthefeasibilityandsuperiorityoftheproposedmethod.

KeyWords：Smartenergysystem;Renewableenergy;Prediction;Optimizationscheduling;Machinelearning;Robustoptimization

可再生能源是實現能源低碳轉型的重要途徑，但其間歇性和波動性給電力系統的優化調度帶來了挑戰。準確預測可再生能源的出力并合理優化調度，對提高可再生能源消納水平、保障系統安全經濟運行至關重要。本文針對智慧能源系統中可再生能源接入的特點，開展可再生能源預測和優化調度研究。

1智慧能源系統中可再生能源面臨的機遇和挑戰

• 可再生能源的發展現狀與趨勢

近年來，全球可再生能源裝機容量和發電量持續增長，技術進步和成本下降促進了可再生能源的規模化發展。根據國際可再生能源機構（InternationalRenewableEnergyAgency，IRENA）的數據，2021年全球可再生能源發電量達到8127TWh，占全球總發電量的28.6%。其中，風電和光伏發電增長迅速，成為可再生能源發電的主力。未來，在應對氣候變化和實現可持續發展的驅動下，可再生能源將持續快速增長，預計到2030年，可再生能源發電量占比有望超過50%。各類可再生能源的裝機容量和發電量統計如表1所示。

• 可再生能源接入智慧能源系統的優勢

可再生能源接入智慧能源系統具有多方面優勢。可再生能源具有清潔、低碳的特點，大規模接入有助于減少化石能源消耗，降低能源系統的碳排放強度。可再生能源分布式特征與智慧能源系統分布式架構相契合，接入后可提高能源系統的靈活性和適應性。分布式可再生能源可就近供給負荷，減少輸電損耗，提高能源利用效率。智慧能源系統信息化、自動化水平高，可有效管理可再生能源波動性，提高可再生能源消納能力[1]。綜合電源側、電網側、負荷側資源優化配置，可最大化提高可再生能源效益。

• 可再生能源接入智慧能源系統面臨的技術挑戰

將高比例可再生能源接入智慧能源系統仍面臨諸多技術挑戰。可再生能源出力具有間歇性、波動性和不確定性，大規模接入后可能對電網安全穩定運行構成威脅，如電壓超限、頻率失穩等。應對措施包括提高可再生能源功率預測水平，優化調度運行策略，配置靈活調節資源，加強智能運維等。此外，分布式可再生能源接入還面臨通信、控制與保護等方面挑戰。需要建設覆蓋全系統的信息通信基礎設施，制定分布式可再生能源接入標準和規范，完善智能保護控制策略，確保分布式可再生能源安全、可靠運行。

2可再生能源預測方法及本文的預測模型

2.1可再生能源預測的重要性和難點

可再生能源預測在智慧能源系統優化運行中扮演著至關重要的角色。準確預測可再生能源出力，可為電力系統的日前、日內乃至實時調度提供重要依據，有助于提高可再生能源消納水平，減少棄風棄光，降低系統運行成本。精準的預測結果也是智慧能源系統中儲能、需求響應等靈活性資源優化配置的基礎。可再生能源出力受多種因素影響，如氣象條件、設備狀態等，具有隨機性、波動性和非線性的特點，給預測帶來很大挑戰。不同時間尺度的預測需求差異明顯，如日前調度需要未來24小時到7天的預測，而實時調度則需要未來幾分鐘至幾小時內的超短期預測，對預測模型的建模和優化提出更高要求。

2.2傳統預測方法的局限性

傳統的可再生能源預測方法主要包括持續法、物理法和統計法。持續法假設可再生能源出力在未來一段時間內保持不變，預測精度較低；物理法基于數值天氣預報（NumericalWeatherPrediction，NWP）建立物理模型，計算復雜度高且強依賴NWP精度；統計法如時間序列分析等，能提取可再生能源出力的時間相關性，但難以刻畫其非線性和非平穩特性。總體來說，傳統預測方法在面對復雜多變的可再生能源出力時，其預測性能難以滿足智慧能源系統的實際需求[2]。表2比較了幾種典型傳統預測方法的特點和局限性。

2.3基于多時間尺度可再生能源預測模型

針對傳統預測方法的局限性，本文提出一種基于機器學習的多時間尺度可再生能源預測模型。該模型充分利用機器學習算法的非線性建模能力和數據挖掘潛力，從海量歷史數據中自適應地提取可再生能源出力的復雜規律。通過對多時間尺度的特征進行融合，模型能夠兼顧不同預測時間尺度的需求。本文的預測模型主要包括數據預處理、特征工程、機器學習算法選擇與優化等關鍵步驟。數據預處理實現數據清洗、異常值處理和歸一化；特征工程選取與可再生能源出力相關的關鍵特征，并構建多時間尺度的特征集；在機器學習算法選擇上，綜合比較支持向量機、隨機森林、梯度提升決策樹等算法的預測性能，并通過參數尋優提高算法的預測精度。另外，本文還設計了多模型組合策略，進一步提升了預測可靠性。

2.4預測模型的評估指標與仿真分析

為全面評估所提預測模型的性能，本文選取了多個評估指標，包括平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）和決定系數（R2）等。其中，MAE和RMSE衡量了預測誤差的平均水平，R2衡量了預測值與實際值的擬合優度。通過對比不同模型的評估指標，可以客觀評價模型的預測性能。為驗證模型的有效性和魯棒性，本文在多個典型場景下進行了仿真分析，包括不同時間尺度、不同可再生能源類型以及不同數據質量等。仿真結果表明，所提出的預測模型在各場景下均表現出了良好的預測精度和穩定性，優于傳統預測方法。但在數據質量較差或缺失嚴重的情況下，模型性能有所下降，需要進一步改進數據預處理和特征選擇策略，提高模型的適應性和泛化能力。

3考慮可再生能源電力系統優化調度模型

3.1智慧能源系統優化調度的特點和挑戰

智慧能源系統的優化調度具有多時間尺度、多空間維度、多種資源類型協調優化的特點。在時間維度上，調度決策涵蓋從日前到實時的多個時間尺度，不同時間尺度的調度決策相互影響；在空間維度上，分布式電源、儲能和可控負荷的廣泛接入，使得調度決策需要兼顧電網的多個節點；在資源類型上，新能源、儲能、電動汽車等多種資源的協調優化運行，對調度的信息采集、計算分析和控制執行能力提出了更高要求[3]。

可再生能源的波動性和不確定性給智慧能源系統的優化調度帶來了巨大挑戰。傳統的確定性調度模型難以應對可再生能源的不確定性，容易導致調度決策的不經濟、不可靠。亟須進一步考慮可再生能源不確定性的優化調度模型和策略，提高能源系統的運行效率和可靠性。

3.2考慮可再生能源不確定性的調度模型構建

為應對可再生能源的不確定性，本文構建了一種基于魯棒優化的智慧能源系統調度模型。該模型在優化目標中引入了可再生能源預測誤差的魯棒性度量，通過控制魯棒性水平，在經濟性和可靠性之間進行權衡。模型采用了基于分布的魯棒優化框架，將可再生能源預測誤差建模為隨機變量，通過誤差分布的統計特性來刻畫其不確定性。在具體建模時，本文綜合考慮了發電成本、儲能成本、可控負荷調度成本以及可再生能源消納成本，構建多目標優化模型；在約束條件中，不僅包括常規的電力平衡、發電機組爬坡等物理約束，還針對性地引入儲能荷電狀態、可控負荷調節功率等靈活性資源的約束，提高模型的適用性和可擴展性。

3.3基于預測誤差分布的魯棒調度策略

在考慮可再生能源不確定性的調度模型中，預測誤差分布的選取至關重要。本文提出了一種基于預測誤差分布的魯棒調度策略，根據歷史數據和實時預測結果，自適應地擬合預測誤差的概率分布函數。通過對比分析發現，預測誤差的分布具有尖峰、厚尾的特點，難以用單一的概率分布函數準確刻畫。因此，本文采用了高斯混合模型（GaussianMixtureMode，GMM）來擬合預測誤差分布，GMM通過多個高斯分布的線性組合，能夠逼近任意復雜的概率分布形式。在魯棒調度中，根據預測誤差分布的置信區間，設置不同的魯棒性水平，生成多個魯棒調度方案；然后，通過風險度量指標如條件風險價值（ConditionValueatRisk，CVaR）等，評估各調度方案的經濟性和可靠性，選擇最優調度方案。

3.4優化調度模型的仿真分析

為驗證所提出的考慮可再生能源不確定性的優化調度模型和策略的有效性，本文在IEEE39節點系統上進行仿真分析。仿真中，考慮了風電和光伏發電兩種典型的可再生能源形式，分別模擬了多種預測誤差分布情況，如正態分布、t分布和GMM等。對比分析了不同魯棒性水平對調度方案經濟性和可靠性的影響。仿真結果表明：與傳統的確定性調度模型相比，本文提出的魯棒優化調度模型能夠有效應對可再生能源的不確定性，在保證系統可靠性的同時，顯著提高了運行經濟性[4]。

4案例分析

為驗證本文提出的智慧能源系統可再生能源預測與優化調度方法的實際效果，本文選取了某省級電網作為案例進行分析。該電網擁有豐富的風能和太陽能資源，裝機容量達到數千萬千瓦，是典型的高滲透率可再生能源電網。本文首先利用歷史數據對不同時間尺度的風電和光伏發電功率進行預測，并與傳統預測方法進行了對比，結果表明本文的預測模型在各時間尺度上均取得了更高的預測精度[5]。將預測結果輸入優化調度模型中，得到未來一段時期內的最優調度策略。通過與實際運行數據的對比，驗證了優化調度策略能夠在保證電網安全、穩定運行的同時，最大限度地消納可再生能源，減少棄風棄光，提高了系統的經濟性和環保效益。本案例充分證明本文方法在實際電網中的有效性和實用價值。

5結語

本文提出一種智慧能源系統中可再生能源多時間尺度預測與魯棒優化調度方法。通過構建融合了多源異構數據驅動的預測模型，提高可再生能源出力預測精度；基于魯棒優化的思想，將預測誤差引入優化調度模型，提升調度方案對預測誤差的耐受性和適應性。仿真分析驗證了本文方法的有效性和實用價值。未來還需要開展更多工作，如提高預測精度、開發高效算法、綜合考慮需求側資源等，進一步提高智慧能源系統中可再生能源的效用。

參考文獻

[1]俞學豪，袁海山，葉昀.綜合智慧能源系統及其工程應用[J].中國勘察設計，2021（1）：87-91.

[2]沈忠杰，汪鵬，許鴻偉.基于Simulink仿真模擬的智慧能源管理系統分析[J].科學技術與工程，2020（32）：13197-13205.

[3]李華，鄭洪緯，周博文，等.綜合智慧能源系統中抽水蓄能電站兩部制電價研究[J].綜合智慧能源，2022，44（7）：10-18.

[4]陳靜.《可再生能源與智慧電網一體化》譯后編輯翻譯實踐報告[D].北京：華北電力大學，2022.

[5]丁斌，邢志坤，王帆，等.考慮多元負荷需求響應的綜合智慧能源系統協同優化調度[J].全球能源互聯網，2022（6）：583-592.