智慧能源系统中的可再生能源预测与调度优化算法研究

摘要：可再生能源已成为全球能源转型的重要推动力，可再生能源的大规模接入给智慧能源系统的优化调度带来了挑战。针对可再生能源出力的不确定性和波动性，提出一种基于机器学习的多时间尺度预测方法和考虑预测误差的鲁棒优化调度模型，有效提高了系统对可再生能源的消纳能力和运行经济性；仿真分析验证了所提方法的可行性和优越性。

关键词：智慧能源系统可再生能源预测优化调度机器学习鲁棒优化

中图分类号：TM715

ResearchonRenewableEnergyPredictionandSchedulingOptimizationAlgorithmsinSmartEnergySystems

SURenze

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

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

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

可再生能源是实现能源低碳转型的重要途径，但其间歇性和波动性给电力系统的优化调度带来了挑战。准确预测可再生能源的出力并合理优化调度，对提高可再生能源消纳水平、保障系统安全经济运行至关重要。本文针对智慧能源系统中可再生能源接入的特点，开展可再生能源预测和优化调度研究。

1智慧能源系统中可再生能源面临的机遇和挑战

• 可再生能源的发展现状与趋势

近年来，全球可再生能源装机容量和发电量持续增长，技术进步和成本下降促进了可再生能源的规模化发展。根据国际可再生能源机构（InternationalRenewableEnergyAgency，IRENA）的数据，2021年全球可再生能源发电量达到8127TWh，占全球总发电量的28.6%。其中，风电和光伏发电增长迅速，成为可再生能源发电的主力。未来，在应对气候变化和实现可持续发展的驱动下，可再生能源将持续快速增长，预计到2030年，可再生能源发电量占比有望超过50%。各类可再生能源的装机容量和发电量统计如表1所示。

• 可再生能源接入智慧能源系统的优势

可再生能源接入智慧能源系统具有多方面优势。可再生能源具有清洁、低碳的特点，大规模接入有助于减少化石能源消耗，降低能源系统的碳排放强度。可再生能源分布式特征与智慧能源系统分布式架构相契合，接入后可提高能源系统的灵活性和适应性。分布式可再生能源可就近供给负荷，减少输电损耗，提高能源利用效率。智慧能源系统信息化、自动化水平高，可有效管理可再生能源波动性，提高可再生能源消纳能力[1]。综合电源侧、电网侧、负荷侧资源优化配置，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统面临的技术挑战

将高比例可再生能源接入智慧能源系统仍面临诸多技术挑战。可再生能源出力具有间歇性、波动性和不确定性，大规模接入后可能对电网安全稳定运行构成威胁，如电压超限、频率失稳等。应对措施包括提高可再生能源功率预测水平，优化调度运行策略，配置灵活调节资源，加强智能运维等。此外，分布式可再生能源接入还面临通信、控制与保护等方面挑战。需要建设覆盖全系统的信息通信基础设施，制定分布式可再生能源接入标准和规范，完善智能保护控制策略，确保分布式可再生能源安全、可靠运行。

2可再生能源预测方法及本文的预测模型

2.1可再生能源预测的重要性和难点

可再生能源预测在智慧能源系统优化运行中扮演着至关重要的角色。准确预测可再生能源出力，可为电力系统的日前、日内乃至实时调度提供重要依据，有助于提高可再生能源消纳水平，减少弃风弃光，降低系统运行成本。精准的预测结果也是智慧能源系统中储能、需求响应等灵活性资源优化配置的基础。可再生能源出力受多种因素影响，如气象条件、设备状态等，具有随机性、波动性和非线性的特点，给预测带来很大挑战。不同时间尺度的预测需求差异明显，如日前调度需要未来24小时到7天的预测，而实时调度则需要未来几分钟至几小时内的超短期预测，对预测模型的建模和优化提出更高要求。

2.2传统预测方法的局限性

传统的可再生能源预测方法主要包括持续法、物理法和统计法。持续法假设可再生能源出力在未来一段时间内保持不变，预测精度较低；物理法基于数值天气预报（NumericalWeatherPrediction，NWP）建立物理模型，计算复杂度高且强依赖NWP精度；统计法如时间序列分析等，能提取可再生能源出力的时间相关性，但难以刻画其非线性和非平稳特性。总体来说，传统预测方法在面对复杂多变的可再生能源出力时，其预测性能难以满足智慧能源系统的实际需求[2]。表2比较了几种典型传统预测方法的特点和局限性。

2.3基于多时间尺度可再生能源预测模型

针对传统预测方法的局限性，本文提出一种基于机器学习的多时间尺度可再生能源预测模型。该模型充分利用机器学习算法的非线性建模能力和数据挖掘潜力，从海量历史数据中自适应地提取可再生能源出力的复杂规律。通过对多时间尺度的特征进行融合，模型能够兼顾不同预测时间尺度的需求。本文的预测模型主要包括数据预处理、特征工程、机器学习算法选择与优化等关键步骤。数据预处理实现数据清洗、异常值处理和归一化；特征工程选取与可再生能源出力相关的关键特征，并构建多时间尺度的特征集；在机器学习算法选择上，综合比较支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等算法的预测性能，并通过参数寻优提高算法的预测精度。另外，本文还设计了多模型组合策略，进一步提升了预测可靠性。

2.4预测模型的评估指标与仿真分析

为全面评估所提预测模型的性能，本文选取了多个评估指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等。其中，MAE和RMSE衡量了预测误差的平均水平，R²衡量了预测值与实际值的拟合优度。通过对比不同模型的评估指标，可以客观评价模型的预测性能。为验证模型的有效性和鲁棒性，本文在多个典型场景下进行了仿真分析，包括不同时间尺度、不同可再生能源类型以及不同数据质量等。仿真结果表明，所提出的预测模型在各场景下均表现出了良好的预测精度和稳定性，优于传统预测方法。但在数据质量较差或缺失严重的情况下，模型性能有所下降，需要进一步改进数据预处理和特征选择策略，提高模型的适应性和泛化能力。

3考虑可再生能源电力系统优化调度模型

3.1智慧能源系统优化调度的特点和挑战

智慧能源系统的优化调度具有多时间尺度、多空间维度、多种资源类型协调优化的特点。在时间维度上，调度决策涵盖从日前到实时的多个时间尺度，不同时间尺度的调度决策相互影响；在空间维度上，分布式电源、储能和可控负荷的广泛接入，使得调度决策需要兼顾电网的多个节点；在资源类型上，新能源、储能、电动汽车等多种资源的协调优化运行，对调度的信息采集、计算分析和控制执行能力提出了更高要求[3]。

可再生能源的波动性和不确定性给智慧能源系统的优化调度带来了巨大挑战。传统的确定性调度模型难以应对可再生能源的不确定性，容易导致调度决策的不经济、不可靠。亟须进一步考虑可再生能源不确定性的优化调度模型和策略，提高能源系统的运行效率和可靠性。

3.2考虑可再生能源不确定性的调度模型构建

为应对可再生能源的不确定性，本文构建了一种基于鲁棒优化的智慧能源系统调度模型。该模型在优化目标中引入了可再生能源预测误差的鲁棒性度量，通过控制鲁棒性水平，在经济性和可靠性之间进行权衡。模型采用了基于分布的鲁棒优化框架，将可再生能源预测误差建模为随机变量，通过误差分布的统计特性来刻画其不确定性。在具体建模时，本文综合考虑了发电成本、储能成本、可控负荷调度成本以及可再生能源消纳成本，构建多目标优化模型；在约束条件中，不仅包括常规的电力平衡、发电机组爬坡等物理约束，还针对性地引入储能荷电状态、可控负荷调节功率等灵活性资源的约束，提高模型的适用性和可扩展性。

3.3基于预测误差分布的鲁棒调度策略

在考虑可再生能源不确定性的调度模型中，预测误差分布的选取至关重要。本文提出了一种基于预测误差分布的鲁棒调度策略，根据历史数据和实时预测结果，自适应地拟合预测误差的概率分布函数。通过对比分析发现，预测误差的分布具有尖峰、厚尾的特点，难以用单一的概率分布函数准确刻画。因此，本文采用了高斯混合模型（GaussianMixtureMode，GMM）来拟合预测误差分布，GMM通过多个高斯分布的线性组合，能够逼近任意复杂的概率分布形式。在鲁棒调度中，根据预测误差分布的置信区间，设置不同的鲁棒性水平，生成多个鲁棒调度方案；然后，通过风险度量指标如条件风险价值（ConditionValueatRisk，CVaR）等，评估各调度方案的经济性和可靠性，选择最优调度方案。

3.4优化调度模型的仿真分析

为验证所提出的考虑可再生能源不确定性的优化调度模型和策略的有效性，本文在IEEE39节点系统上进行仿真分析。仿真中，考虑了风电和光伏发电两种典型的可再生能源形式，分别模拟了多种预测误差分布情况，如正态分布、t分布和GMM等。对比分析了不同鲁棒性水平对调度方案经济性和可靠性的影响。仿真结果表明：与传统的确定性调度模型相比，本文提出的鲁棒优化调度模型能够有效应对可再生能源的不确定性，在保证系统可靠性的同时，显著提高了运行经济性[4]。

4案例分析

为验证本文提出的智慧能源系统可再生能源预测与优化调度方法的实际效果，本文选取了某省级电网作为案例进行分析。该电网拥有丰富的风能和太阳能资源，装机容量达到数千万千瓦，是典型的高渗透率可再生能源电网。本文首先利用历史数据对不同时间尺度的风电和光伏发电功率进行预测，并与传统预测方法进行了对比，结果表明本文的预测模型在各时间尺度上均取得了更高的预测精度[5]。将预测结果输入优化调度模型中，得到未来一段时期内的最优调度策略。通过与实际运行数据的对比，验证了优化调度策略能够在保证电网安全、稳定运行的同时，最大限度地消纳可再生能源，减少弃风弃光，提高了系统的经济性和环保效益。本案例充分证明本文方法在实际电网中的有效性和实用价值。

5结语

本文提出一种智慧能源系统中可再生能源多时间尺度预测与鲁棒优化调度方法。通过构建融合了多源异构数据驱动的预测模型，提高可再生能源出力预测精度；基于鲁棒优化的思想，将预测误差引入优化调度模型，提升调度方案对预测误差的耐受性和适应性。仿真分析验证了本文方法的有效性和实用价值。未来还需要开展更多工作，如提高预测精度、开发高效算法、综合考虑需求侧资源等，进一步提高智慧能源系统中可再生能源的效用。

参考文献

[1]俞学豪，袁海山，叶昀.综合智慧能源系统及其工程应用[J].中国勘察设计，2021（1）：87-91.

[2]沈忠杰，汪鹏，许鸿伟.基于Simulink仿真模拟的智慧能源管理系统分析[J].科学技术与工程，2020（32）：13197-13205.

[3]李华，郑洪纬，周博文，等.综合智慧能源系统中抽水蓄能电站两部制电价研究[J].综合智慧能源，2022，44（7）：10-18.

[4]陈静.《可再生能源与智慧电网一体化》译后编辑翻译实践报告[D].北京：华北电力大学，2022.

[5]丁斌，邢志坤，王帆，等.考虑多元负荷需求响应的综合智慧能源系统协同优化调度[J].全球能源互联网，2022（6）：583-592.