基于辨识解耦的含高渗透分布式光伏用户集群基线负荷估计方法

作者：申洪涛; 刘宝铭; 任鹏; 张洋瑞; 张超; 赵俊鹏; 王飞^*

来源：电力系统保护与控制, 2022, 50(03): 164-173.

DOI：10.19783/j.cnki.pspc.210540

• 基线负荷估计
• 分布式光伏
• 辨识解耦
• 天气类型

近年来,表后分布式光伏迅猛发展,其不可观特性给需求响应集群基线负荷(Aggregated baseline load, ABL)估计带来巨大挑战。为提升高渗透分布式光伏下ABL的估计精度,提出了一种基于辨识解耦的ABL估计方法。首先,提出了一种基于天气状态驱动特征的分布式光伏用户辨识方法,将光伏用户与非光伏用户解耦分离。其次,根据两类用户净负荷的特点,分别建立估计模型:针对光伏用户建立了天气类型分类估计模型,针对非光伏用户建立了温度与负荷的分段线性回归模型。最后,将两类用户的估计值相加,得到最终ABL估计值。仿真结果表明,与直接估计法和其他分类估计方法相比,所提方法在平均绝对百分比误差指标上平均降低42.07%,在标准均方根误差指标上平均降低23.93%。

• 单位
  华北电力大学