本技术涉及风电电力管理技术领域,具体为一种基于风电功率预测的电力调度方法及系统,包括以下步骤:收集风电场的运行风速数据与功率输出数据,根据每个时间点的风速和对应功率信息,计算时间序列中时间点的极值差和平均值差,分析当前数据变化趋势,生成功率波动特性分析结果。本发明中,通过分析时间序列数据的极值差和平均值差,实现对功率波动特性的深入分析,能够帮助优化电力系统的响应策略,确保电网负载分配的优化和降低功率波动引起的风险。通过计算局部数据密度和分形维度,量化功率波动的复杂性,不仅增强了对电网实际运行条件的适应能力,也为风电波动预测提供了精准的数据支持。
背景技术
风电电力管理是一项涉及优化风力发电系统的产出与运营的技术领域。领域通过管理风力发电站的能量生产,包括功率输出的测量、预测和调整,实时监测风速、风向以及其他环境因素,以及对风力发电机的性能优化,最大化能源收集和降低运维成本。确保电力系统的稳定运行、调整供电量以匹配电网需求,以及预防设备故障。
其中,电力调度方法是通过预估未来一段时间内风电场的电力产出,进而指导电力系统的运行和调度。在风力发电占主导地位的能源结构中,有助于电力调度中心更准确地安排发电量和消费量的平衡。此外,方法还能优化电网的负荷分配,降低因功率波动引起的风险,从而提升整个电力系统的经济性和可靠性。
现有技术主要依赖于预估未来风电产出来指导电力系统的运行和调度,难以充分分析风速与功率之间的细微变化和复杂关系,常导致电力调度中心在面对突发的风速变化时反应不及,不能精准平衡发电与消费之间的关系,增加了系统运行的风险。此外,现有方法在优化电网负载分配方面,难以有效降低因功率波动引起的电网稳定性问题,从而影响整个电力系统的经济性和可靠性,使得电力调度策略不利于最大化地利用风电资源,容易造成能源浪费及经济效益降低。
实现思路