基于靈活性矩陣與優(yōu)劣解距離的新能源功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法

尹瑞，時(shí)珉，王鐵強(qiáng)，李正輝，劉嘉明，甄釗, 3，郭懷東，王飛

(1.國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司，石家莊市 050021；2.華北電力大學(xué)電力工程系，河北省保定市 071003；3.清華大學(xué)電機(jī)系，北京市 100084)

0 引 言

隨著全球化石能源的緊缺，清潔可再生的新能源日益受到關(guān)注。分布廣、儲(chǔ)量大的風(fēng)力和光伏發(fā)電作為新能源發(fā)電的重要組成部分，近年來得到了快速發(fā)展[1-2]。與可控性高的火電等常規(guī)能源不同，風(fēng)力和光伏發(fā)電受自然氣象因素影響明顯，其出力具有隨機(jī)性、間歇性與波動(dòng)性，可調(diào)度性較差[3]，大規(guī)模并網(wǎng)將增加電網(wǎng)諧波含量，降低電能質(zhì)量，對(duì)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行和系統(tǒng)的靈活性帶來不利影響[4]。系統(tǒng)的靈活性是指隨波動(dòng)性負(fù)荷的變化，系統(tǒng)中可調(diào)電源的調(diào)節(jié)能力大小。對(duì)風(fēng)電和光伏進(jìn)行功率預(yù)測(cè)可以為電網(wǎng)調(diào)度人員及時(shí)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃提供參考，有助于減少系統(tǒng)的備用容量，實(shí)現(xiàn)對(duì)新能源的高效利用。而作為預(yù)測(cè)工作中重要的一部分，預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)于引導(dǎo)提高預(yù)測(cè)精度，服務(wù)于系統(tǒng)調(diào)度具有重要意義[5]。

隨著功率預(yù)測(cè)理論研究的深入，時(shí)間序列、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和小波分析[6-8]等預(yù)測(cè)方法被應(yīng)用于新能源預(yù)測(cè)領(lǐng)域，但由于新能源固有的不可控性，輸出功率的預(yù)測(cè)誤差仍不可避免。目前國(guó)內(nèi)常用的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括平均誤差、平均絕對(duì)誤差、最大誤差、均方根誤差，相關(guān)性系數(shù)等[9]，文獻(xiàn)[1]提出的多指標(biāo)融合的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法即是基于上述評(píng)價(jià)指標(biāo)為基礎(chǔ)而構(gòu)建的。文獻(xiàn)[10-12]采用上述指標(biāo)對(duì)不同模型不同條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)并加以對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了模型改進(jìn)與預(yù)測(cè)精度的提升?？傮w來說，上述評(píng)價(jià)指標(biāo)廣泛用于不同預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)與改進(jìn)，并取得一定的效果，但現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)多為預(yù)測(cè)領(lǐng)域通用指標(biāo)[5]，作用范圍較為廣泛，針對(duì)性不強(qiáng)。綜合現(xiàn)有的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，文獻(xiàn)[13]提出了針對(duì)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)考核的準(zhǔn)確率、合格率、上報(bào)率3個(gè)指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[14]進(jìn)一步完善各指標(biāo)的計(jì)算方法與等級(jí)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建了預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)考核體系。然而，站在電網(wǎng)調(diào)度需求的角度考慮預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)調(diào)度影響的研究目前尚未見到。具體來說，在電力系統(tǒng)的運(yùn)行靈活性較高(即系統(tǒng)的靈活可調(diào)節(jié)能力充足)時(shí)，新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)精度的高低對(duì)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行控制的影響不大；但當(dāng)運(yùn)行靈活性較低(即系統(tǒng)的靈活可調(diào)節(jié)能力不足)時(shí)，此時(shí)新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)的精度就會(huì)對(duì)調(diào)度運(yùn)行產(chǎn)生較大影響，如果預(yù)測(cè)精度較低，調(diào)度部門進(jìn)行發(fā)電出力調(diào)整的難度將增大。由于現(xiàn)有文獻(xiàn)均針對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行孤立評(píng)價(jià)，未涉及從調(diào)度側(cè)來評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果從而服務(wù)于調(diào)度需求(系統(tǒng)靈活性較高時(shí)，預(yù)測(cè)精度對(duì)調(diào)度的影響不大；靈活性較低時(shí)，預(yù)測(cè)精度對(duì)調(diào)度的影響較大，應(yīng)加強(qiáng)考核)，所以對(duì)功率預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)結(jié)果仍存在不合理之處。

本文從現(xiàn)有的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)出發(fā)，充分考慮調(diào)度側(cè)靈活性要求，針對(duì)不同時(shí)期下火電機(jī)組的調(diào)峰能力和不同時(shí)段下電網(wǎng)調(diào)度對(duì)預(yù)測(cè)精度的需求不同，計(jì)算不同時(shí)段下系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性大小，并利用優(yōu)劣解距離法(technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS)對(duì)不同時(shí)段下調(diào)度靈活性進(jìn)行排序。分析時(shí)段因素對(duì)預(yù)測(cè)指標(biāo)評(píng)價(jià)效果的影響，并基于分析結(jié)果對(duì)現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的真實(shí)評(píng)價(jià)，同時(shí)也保證評(píng)價(jià)的公平性。

1 現(xiàn)有風(fēng)電功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

1.1 原有準(zhǔn)確率公式

原有短期和超短期功率預(yù)測(cè)考核準(zhǔn)確率E1計(jì)算公式為：

(1)

式中：pi為i時(shí)刻新能源電站實(shí)際功率，MW；p′i為i時(shí)刻新能源電站預(yù)測(cè)功率，MW；n為該日考核的預(yù)測(cè)點(diǎn)數(shù)，n=96；Cap為新能源電站裝機(jī)容量，MW。

該指標(biāo)在實(shí)際評(píng)價(jià)功率預(yù)測(cè)結(jié)果的過程中，計(jì)算的是一個(gè)考核日下各功率采樣點(diǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的平均情況，得到的是一個(gè)平均化的結(jié)果，會(huì)丟失預(yù)測(cè)結(jié)果中一些局部時(shí)段的關(guān)鍵性信息，因此，為更加準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)功率預(yù)測(cè)結(jié)果，須結(jié)合電網(wǎng)調(diào)度的實(shí)際需求分時(shí)段、分情況地對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行修正。

1.2 現(xiàn)有準(zhǔn)確率公式

現(xiàn)有短期和超短期功率預(yù)測(cè)考核準(zhǔn)確率E2的計(jì)算公式為：

(2)

針對(duì)原有準(zhǔn)確率指標(biāo)存在忽略局部時(shí)段關(guān)鍵性信息的問題，該準(zhǔn)確率計(jì)算公式采用了加權(quán)的計(jì)算方法，即更加關(guān)注偏差較大局部時(shí)段對(duì)準(zhǔn)確率的影響。雖然該準(zhǔn)確率公式加強(qiáng)了對(duì)局部時(shí)段的考核，但仍沒有從系統(tǒng)靈活性的角度出發(fā)，考慮預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)調(diào)度的影響。預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)也要服務(wù)于調(diào)度，對(duì)電網(wǎng)的運(yùn)行和調(diào)度的規(guī)劃起到一定的指導(dǎo)作用。所以仍須結(jié)合電網(wǎng)調(diào)度的實(shí)際需求分時(shí)段、分情況地對(duì)準(zhǔn)確率公式進(jìn)行進(jìn)一步修正。

1.3 調(diào)和平均數(shù)準(zhǔn)確率

第2 h調(diào)和平均數(shù)準(zhǔn)確率E3的計(jì)算公式為：

(3)

式(3)表示每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值絕對(duì)誤差在全天96個(gè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值絕對(duì)誤差總和中的占比，即每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的絕對(duì)誤差所占權(quán)重。調(diào)和平均數(shù)準(zhǔn)確率E3在0～1之間變化，當(dāng)預(yù)測(cè)值越接近實(shí)際值時(shí)，E3值越接近于1，說明功率預(yù)測(cè)精度越高；當(dāng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差距越大時(shí)，E3值越接近于0，功率預(yù)測(cè)精度越低。雖然該考核指標(biāo)考慮了預(yù)測(cè)和實(shí)際的相對(duì)偏差，加強(qiáng)了對(duì)局部時(shí)段的考核，但仍沒有從調(diào)度側(cè)考慮準(zhǔn)確率對(duì)調(diào)度靈活性的影響，仍須結(jié)合電網(wǎng)調(diào)度需求進(jìn)行修正。

2 面向調(diào)度需求的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)

功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)的目的是引導(dǎo)新能源電場(chǎng)提高預(yù)測(cè)精度，因此預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取既要真實(shí)反映各電場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，也要保證評(píng)價(jià)的公平性。本文將從火電機(jī)組調(diào)峰特性與時(shí)段因素2個(gè)角度對(duì)當(dāng)前未考慮實(shí)際調(diào)度需求的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行修正，形成一套面向調(diào)度需求的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

常規(guī)的電力系統(tǒng)主要由火電機(jī)組擔(dān)任發(fā)電電源，并且利用備用容量作為應(yīng)對(duì)負(fù)荷變化的靈活性資源。由于電力系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)具有較高的精度，所以系統(tǒng)中設(shè)定的備用容量往往可以滿足系統(tǒng)靈活性的要求。但隨著新能源的大規(guī)模接入，其輸出功率具有較大的隨機(jī)性和不確定性，常規(guī)的備用容量往往不能滿足要求，所以需要進(jìn)行功率預(yù)測(cè)來確定系統(tǒng)的備用容量。

新能源實(shí)際與預(yù)測(cè)出力曲線如圖1所示。由圖1可以看出，在08:00—13:00時(shí)段，新能源的實(shí)際出力大于預(yù)測(cè)出力，若此時(shí)火電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力不足，為保證供電的可靠性，只能進(jìn)行棄風(fēng)或棄光操作。在13:00—19:00時(shí)段，新能源的實(shí)際出力小于預(yù)測(cè)出力，若此時(shí)火電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力不足，為保證供電的可靠性，會(huì)導(dǎo)致切負(fù)荷事件。在08:00和12:00附近，出力曲線出現(xiàn)明顯的上爬坡和下爬坡。如果此時(shí)火電機(jī)組的爬坡能力無法跟隨，則只能棄風(fēng)棄光或切負(fù)荷操作。

圖1 新能源實(shí)際與預(yù)測(cè)出力曲線

由于在供熱季機(jī)組要保證對(duì)用戶的供熱，所以在供熱季機(jī)組的出力下限應(yīng)比非供熱季高。凈負(fù)荷即負(fù)荷與波動(dòng)電源(風(fēng)電與光伏)之差。圖2給出了考慮供熱季與非供熱季對(duì)機(jī)組運(yùn)行的影響。由圖2可以看出，火電機(jī)組運(yùn)行在當(dāng)前時(shí)刻，滿足機(jī)組運(yùn)行的要求。當(dāng)運(yùn)行到下一時(shí)刻，假設(shè)不考慮爬坡速度的影響，在非供熱季，下一時(shí)刻的凈負(fù)荷滿足下限要求，機(jī)組可以正常運(yùn)行。但如果此時(shí)為供熱季，機(jī)組運(yùn)行前已經(jīng)小于供熱季機(jī)組的最小出力，所以為了保證機(jī)組的正常運(yùn)行，只能進(jìn)行棄風(fēng)或棄光操作。因此，不僅要考慮不同時(shí)段的系統(tǒng)靈活性對(duì)調(diào)度需求的影響，還要考慮供熱季與非供熱季對(duì)調(diào)度需求的影響。所以針對(duì)不同時(shí)段機(jī)組的出力能力不同，分情況計(jì)算系統(tǒng)的靈活性，找出靈活性不足的時(shí)段對(duì)預(yù)測(cè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)具有重要意義。

圖2 考慮供熱季與非供熱季對(duì)機(jī)組運(yùn)行的影響

2.1 技術(shù)流程及具體步驟

本文的技術(shù)流程如圖3所示，其具體步驟為：

圖3 技術(shù)流程

步驟1：根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)和功率數(shù)據(jù)，分別計(jì)算供熱季和非供熱季各個(gè)時(shí)段調(diào)度靈活性，得到靈活性矩陣K，并對(duì)靈活性矩陣進(jìn)行預(yù)處理，將靈活性的值轉(zhuǎn)換到0～1之間。

步驟2：利用TOPSIS模型，分別對(duì)供熱季和非供熱季不同時(shí)段下的靈活性指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并進(jìn)行歸一化計(jì)算，得到權(quán)重矩陣S′。

步驟3：利用權(quán)重矩陣對(duì)現(xiàn)有準(zhǔn)確率指標(biāo)進(jìn)行修正。

2.2 電力系統(tǒng)運(yùn)行靈活性評(píng)估模型

當(dāng)考慮新能源接入系統(tǒng)時(shí)，電力系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性會(huì)受到很大影響，所以必須考慮電力系統(tǒng)運(yùn)行靈活性的評(píng)估。機(jī)組運(yùn)行場(chǎng)景分析如圖4所示。電力系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為當(dāng)前運(yùn)行點(diǎn)。場(chǎng)景1表示下一時(shí)刻的凈負(fù)荷增量超出系統(tǒng)單位時(shí)段的可調(diào)范圍，系統(tǒng)的上調(diào)靈活性不足；場(chǎng)景2表示由于機(jī)組上爬坡速度的影響，下一時(shí)刻的凈負(fù)荷大小超出了當(dāng)前系統(tǒng)的出力上限，系統(tǒng)的上調(diào)靈活性不足，導(dǎo)致上述現(xiàn)象的原因是火電機(jī)組存在一定的調(diào)整速度，不能及時(shí)對(duì)輸出功率進(jìn)行調(diào)整；場(chǎng)景3表示下一時(shí)刻的凈負(fù)荷大小滿足系統(tǒng)運(yùn)行的要求，具有一定的運(yùn)行靈活性；場(chǎng)景4表示由于機(jī)組下爬坡速度的影響，下一時(shí)刻的凈負(fù)荷大小低于系統(tǒng)的出力下限，系統(tǒng)的下調(diào)靈活性不足；場(chǎng)景5表示下一時(shí)刻的凈負(fù)荷大小小于常規(guī)機(jī)組額定出力的下限，系統(tǒng)的下調(diào)靈活性不足[15-16]。

圖4 機(jī)組運(yùn)行場(chǎng)景分析

本文針對(duì)運(yùn)行階段常規(guī)火電機(jī)組與新能源出力的協(xié)調(diào)能力，定義了2個(gè)靈活性參數(shù)。

1)上調(diào)靈活性參數(shù)Ku。上調(diào)靈活性參數(shù)是指在運(yùn)行日單位時(shí)段內(nèi)凈負(fù)荷增加時(shí)，常規(guī)機(jī)組可上調(diào)容量與凈負(fù)荷增加量的比值，其計(jì)算公式為：

(4)

一般情況下，上調(diào)靈活性參數(shù)都大于0。當(dāng)Ku在0～1之間時(shí)，說明機(jī)組的可上調(diào)容量小于凈負(fù)荷增加量，調(diào)度靈活性不足；當(dāng)Ku>1時(shí)，說明機(jī)組的可上調(diào)容量大于凈負(fù)荷增加量，調(diào)度靈活性充足。

2)下調(diào)靈活性參數(shù)Kd。下調(diào)靈活性參數(shù)是指在運(yùn)行日單位時(shí)段內(nèi)凈負(fù)荷減少時(shí)，常規(guī)機(jī)組可下調(diào)容量與凈負(fù)荷減少量的比值，其計(jì)算公式為：

(5)

一般情況下，下調(diào)靈活性參數(shù)都大于0。當(dāng)Kd在0～1之間時(shí)，說明機(jī)組的可下調(diào)容量小于凈負(fù)荷的減少量，調(diào)度靈活性不足；當(dāng)Kd>1時(shí)，說明機(jī)組的可下調(diào)容量大于凈負(fù)荷的減少量，調(diào)度靈活性充足。

2.3 TOPSIS法

TOPSIS法是根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法，是在現(xiàn)有的對(duì)象中進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)[17]。理想化目標(biāo)有2個(gè)，一個(gè)是肯定的理想目標(biāo)(或稱最優(yōu)目標(biāo))，另外一個(gè)是否定的理想目標(biāo)(也稱最劣目標(biāo))。若當(dāng)前評(píng)價(jià)指標(biāo)與最優(yōu)目標(biāo)最近，而與最劣目標(biāo)最遠(yuǎn)，則可認(rèn)為是評(píng)價(jià)較好的對(duì)象[18]。該方法可用于預(yù)測(cè)、估計(jì)、解耦[19-21]性能的評(píng)價(jià)。

當(dāng)優(yōu)化問題有n個(gè)評(píng)價(jià)目標(biāo)D1，D2，…，Dn，每個(gè)目標(biāo)有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)X1，X2，…，Xm時(shí)，建立該優(yōu)化問題的特征矩陣，見式(6)。

(6)

為了消除不同指標(biāo)量綱對(duì)指標(biāo)的影響，需要對(duì)特征矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，見式(7)。

(7)

標(biāo)準(zhǔn)化矩陣可以表示為：

(8)

模型的最優(yōu)目標(biāo)定義為：

max(z12,z22,…,zn2),…,max(z1m,z2m,…,znm)}

(9)

模型的最劣目標(biāo)為：

min(z12,z22,…,zn2),…,min(z1m,z2m,…,znm)}

(10)

(11)

(12)

定義評(píng)價(jià)對(duì)象得分矩陣S：

S=[S1,S2,…,Si,…,Sn]

(13)

(14)

式中：Si表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的未歸一化得分。

由式(14)可以看出，Si的取值范圍為0≤Si≤1，并且Si越接近1，表示Si與最優(yōu)目標(biāo)的距離越近，與最劣目標(biāo)的距離越遠(yuǎn)，此時(shí)表現(xiàn)為評(píng)價(jià)較好。

對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象得分矩陣S中的各元素進(jìn)行歸一化，可以得到權(quán)重矩陣S′：

S′=[S′1,S′2,…,S′i,…,S′n]

(15)

(16)

式中：S′i表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的歸一化得分。

將權(quán)重系數(shù)代入式(2)，可以得到：

(17)

由上述分析可知，該準(zhǔn)確率指標(biāo)與預(yù)測(cè)誤差的大小成反比關(guān)系，即預(yù)測(cè)誤差越大，準(zhǔn)確率指標(biāo)越小。由于要減小預(yù)測(cè)誤差，提高預(yù)測(cè)精度，所以該準(zhǔn)確率指標(biāo)越大越好。上述討論問題的各個(gè)指標(biāo)均為極大型指標(biāo)(目標(biāo)函數(shù)越大越好)，若其中含有極小型指標(biāo)時(shí)，須將指標(biāo)正向化后，再進(jìn)行計(jì)算，見式(18)。

x′ij=max(x1j,x2j,…,xmj)-xij

(18)

3 仿真算例

為驗(yàn)證本文提出的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)效果，本節(jié)對(duì)上述內(nèi)容采用MATLAB軟件進(jìn)行仿真計(jì)算。計(jì)算數(shù)據(jù)采用我國(guó)某地區(qū)電網(wǎng)公司提供的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2019-01-01—2019-12-31，采樣間隔為15 min。本節(jié)所討論的準(zhǔn)確率指標(biāo)E1、E2、E3為第1節(jié)分析的準(zhǔn)確率指標(biāo)，E4為本文提出的準(zhǔn)確率指標(biāo)，其中n=96，Cap為 20 000 MV·A。

2019-10-25—2019-10-31的總負(fù)荷曲線、凈負(fù)荷曲線和新能源出力曲線如圖5所示。

圖5 總負(fù)荷、凈負(fù)荷和新能源出力曲線

根據(jù)凈負(fù)荷的峰值，確定當(dāng)天機(jī)組的開機(jī)容量。根據(jù)供熱季與非供熱季機(jī)組的調(diào)峰深度，確定當(dāng)前機(jī)組的最大出力和最小出力。并且根據(jù)供熱季和非供熱季利用式(4)和式(5)計(jì)算靈活性參數(shù)指標(biāo)矩陣，并取上調(diào)靈活性和下調(diào)靈活性中的最小值作為當(dāng)前時(shí)刻的靈活性指標(biāo)。

供熱季和非供熱季的靈活性系數(shù)矩陣為：

Kh=[ki,j]96×121

(19)

Kn=[k′i,j]96×244

(20)

式中：Kh、Kn分別表示供熱季、非供熱季的靈活性系數(shù)矩陣；ki,j、k′i,j表示Kh、Kn中的元素；矩陣中行數(shù)96為一天中采樣點(diǎn)的數(shù)目；列數(shù)121、242分別表示為一年中供熱季與非供熱季的天數(shù)。

利用式(8)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，并將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣進(jìn)行得分的計(jì)算并歸一化得到S′h和S′n矩陣，用圖的形式表示，如圖6所示。

圖6 供熱季與非供熱季各個(gè)時(shí)段的權(quán)重值

由圖6可知，在供熱季系統(tǒng)靈活性不足的時(shí)段主要分布在10：00—18：00，其主要原因是在該時(shí)段光伏出力逐漸增大，使得火電機(jī)組的出力逐漸減小，但由于在供熱季，機(jī)組的最小出力不能過小，所以導(dǎo)致機(jī)組的下調(diào)靈活性不足。

在非供熱季系統(tǒng)靈活性不足的時(shí)段主要為20：00—24：00，其主要原因是在非供熱季的夏季，由于晚間負(fù)荷較大，但此時(shí)光伏出力為0，并且夏季的風(fēng)資源較少，所以導(dǎo)致機(jī)組的上調(diào)靈活性不足。

在非供熱季的中午時(shí)段，雖然新能源出力逐漸增大，但負(fù)荷的消耗也逐漸增大，所以不會(huì)出現(xiàn)靈活性不足的情況。利用式(1)—(3)及式(17)計(jì)算供熱季與非供熱季的準(zhǔn)確率，各個(gè)月份的準(zhǔn)確率大小如表1所示。

表1 不同月份下準(zhǔn)確率的大小

由表1可以看出，4個(gè)準(zhǔn)確率指標(biāo)趨勢(shì)大致相同，并且在供熱季，本文準(zhǔn)確率指標(biāo)較低，在非供熱季和其他準(zhǔn)確率指標(biāo)相差不大?，F(xiàn)將供熱季與非供熱季中新能源的實(shí)際出力、預(yù)測(cè)出力、系統(tǒng)靈活性系數(shù)和準(zhǔn)確率指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析。供熱季典型日的新能源出力和準(zhǔn)確率對(duì)比如圖7、圖8所示。

圖7 供熱季新能源的出力和系統(tǒng)靈活性曲線

圖8 供熱季典型日的準(zhǔn)確率指標(biāo)

由圖7、圖8可以看出，在該供熱季典型日中，新能源在中午時(shí)段的功率預(yù)測(cè)精度較差，導(dǎo)致該時(shí)段系統(tǒng)的靈活性較低。根據(jù)準(zhǔn)確率計(jì)算結(jié)果，本文所提準(zhǔn)確率指標(biāo)E4在供熱季的典型日中具有較低的準(zhǔn)確率，可以直觀反映系統(tǒng)靈活性與準(zhǔn)確率指標(biāo)的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)。

非供熱季典型日的新能源出力和準(zhǔn)確率對(duì)比如圖9、圖10所示。

圖9 新能源的出力和系統(tǒng)靈活性曲線

圖10 非供熱季典型日的準(zhǔn)確率指標(biāo)

由圖9、圖10可以看出在非供熱季的典型日中，預(yù)測(cè)精度較差的時(shí)段系統(tǒng)的靈活性較低。并且根據(jù)計(jì)算，本文所提準(zhǔn)確率指標(biāo)E4對(duì)應(yīng)也較低，可以直觀反映系統(tǒng)靈活性與功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系，從而滿足了調(diào)度的需求，實(shí)現(xiàn)了對(duì)功率預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)。

4 結(jié) 論

考慮到功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)調(diào)度側(cè)的重要性，本文提出了面向調(diào)度需求的功率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法。本文將電力系統(tǒng)的靈活性與功率預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)聯(lián)系起來，首先根據(jù)供熱季與非供熱季火電機(jī)組的調(diào)峰深度不同，分別計(jì)算系統(tǒng)的靈活性系數(shù)矩陣，并且利用TOPSIS模型對(duì)靈活性系數(shù)矩陣進(jìn)行排序和歸一化，得到各個(gè)時(shí)段的權(quán)重系數(shù)，最后將權(quán)重系數(shù)與準(zhǔn)確率公式進(jìn)行匹配，得到新的準(zhǔn)確率評(píng)價(jià)指標(biāo)。仿真結(jié)果表明，本文所提出的準(zhǔn)確率評(píng)價(jià)指標(biāo)在供熱季和非供熱季均具有較高的精度，能夠更好地服務(wù)于調(diào)度，滿足調(diào)度的需求。