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Integration of Wind Generation Forecasts into Power Systems Operation.

机译：将风力发电预测整合到电力系统运行中。

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摘要

Increasing wind power generation has lead to an increase in concern over the uncertainty and variability of wind generation as it interacts with the powers system. This study compares previous efforts to study wind integration and presents a new methodology to enhance evaluation of wind power integration and quantify wind forecast impacts. The methodology involves a three step production cost model simulation to simulate day ahead, hour ahead, and real time power systems operations using hourly, fifteen minute, and five minute time steps. A full nodal network model is used in all simulations to ensure consistency between the different steps of the simulations. Wind generation forecast are analyzed and modeled in the simulations, to determine their effect on operations. The methodology is used to analyze several case studies of the California power system. The case studies model California using additional wind generation to meet a 20% renewable energy requirement. The model simulates the four major wind regions in California. The Tehachapi wind region is modeled with 4.7 GW of additional wind generation capacity, for a total of 7.6 GW wind capacity in the system. The results show that wind forecasts can have significant impacts on the physical and financial aspects of the power systems. The wind forecast errors impact the unit commitments, generator dispatches, and load following ability. Forecast errors cause day ahead thermal generation commitments to vary by 1.2 GW of capacity. The generator revenue and load costs see impacts of 3% and 1%, respectively, for most common forecast errors.
机译：随着风力发电与电力系统的相互作用，越来越多的风力发电导致人们对风力发电的不确定性和可变性的关注增加。这项研究比较了以前研究风能整合的努力，并提出了一种新的方法来增强对风能整合的评估并量化风能预报的影响。该方法涉及三步生产成本模型仿真，以使用每小时，十五分钟和五分钟的时间步长来模拟提前一天，提前一天和实时电力系统的运行。在所有仿真中均使用完整的节点网络模型，以确保仿真不同步骤之间的一致性。在模拟中对风力发电预测进行分析和建模，以确定其对运行的影响。该方法用于分析加州电力系统的若干案例研究。案例研究以加利福尼亚为模型，使用额外的风力发电来满足20％的可再生能源需求。该模型模拟了加利福尼亚的四个主要风区。 Tehachapi风区以4.7 GW的额外风力发电容量为模型，系统中的风电总容量为7.6 GW。结果表明，风能预报可能会对电力系统的物理和财务方面产生重大影响。天气预报误差会影响机组承诺，发电机调度和负荷跟随能力。预测错误导致前一天的热发电承诺变化1.2 GW的容量。对于最常见的预测误差，发电机收入和负荷成本分别产生3％和1％的影响。

著录项

  • 作者

    de Mello, Phillip.;

  • 作者单位

    University of California, Davis.;

  • 授予单位 University of California, Davis.;
  • 学科 Alternative Energy.;Energy.;Engineering General.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2012
  • 页码 298 p.
  • 总页数 298
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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