来源:我爱新能源2020-04-21
原有光伏功率预测评价指标采用全天96点为统计周期,是一种退而求其次的妥协方法。...例如,对于光伏功率预测,晚上时段的误差率几乎为零,而系统更关心其白天发电时段的预测精度。
来源:长城网2020-01-17
根据电量相关性分析,构建分布式光伏与集中式光伏电站的映射关系,反推分布式光伏有功出力,开展未来3天分布式光伏功率预测,实现冀北电网分布式光伏运行信息的“可观、可测”,为群调群控奠定基础。
来源:四型机场2019-03-20
多能协调控制协调控制器采用分层分布式设计,可冗余配置,一方面采集三联供、制冷站、换热站以及重要负荷的信息,另一方面根据既定的约束规则对制冷站、换热站、三联供站点等的负荷进行协调控制,采用滚动校正策略,消除负荷及光伏功率预测不确定性对多能流日前优化调度带来的影响
来源:中关村储能产业技术联盟2019-02-21
新版“两个细则”加强了对风电光伏的管理,如总装机容量在10mw以上的新能源 场站必须配置agc,否则将被罚款,风电光伏电站必须具备风电光伏功率预测功能,且日预测曲线误差必须控制在一定范围之内。
来源:古瑞瓦特2019-02-13
多数新型电池的技术都是由国外引进后才发展的,我国包括黑硅、perc、n型技术等所需的关键设备仍依赖进口,因此我们需要加大研发投入,推出自己的核心技术;在系统设计方面,我们要有开发自己的设计软件,同时提高光伏功率预测技术
来源:北极星风力发电网2018-12-28
第三十二条规定:风电场、光伏电站应按照国家相关规定,具备风电或光伏功率预测功能,不具备此功能者,需限期整改,逾期未完成整改者按每月500分考核。
来源:储能100人2018-12-27
第三十二条则规定,风电场、光伏电站应按照国家相关规定,具备风电或光伏功率预测功能,不具备此功能者,需限期整改,逾期未完成整改者按每月500分考核。
来源:国能日新2018-12-12
预测系统要求:风电场、光伏电站应按照国家相关规定,具备风电或光伏功率预测功能,不具备此功能者,需限期整改,逾期未完成整改者按每月考核。新旧版本考核分数变化如下表1表1:2.
来源:北极星太阳能光伏网2018-11-05
中国电力科学研究院新能源研究所副主任 秦筱迪储能被视为发展可再生能源的源动力,采用“分布式光伏+储能”可以极大提高电能质量,稳定光伏电站并网,解决光伏功率预测难题,关键环节支撑电网电压和频率稳定。
来源:中国电力企业管理2018-11-01
根据光伏区的气象信息和发电历史信息,分析研究光伏功率预测的准确性,研究逆变器光伏发电功率因数控制、有功功率和无功功率控制;研究“水光互补”联合运行特性,水电站对光伏电站出力变化的补偿能力,主要是不同季节
来源:前瞻产业研究院2018-09-25
分布式光伏入网存在三方面挑战,一是由于安全接入区建设滞后及管理不到位的原因,分布式光伏信息采集率较低,且数据实时性、可靠性比较差;二是地区智能调度控制系统新能源模块建设滞后,分布式光伏功率预测及调度缺乏支撑
来源:国家电网公司2018-08-21
2008年,中国电科院在国内率先开展风电/光伏功率预测与调度研究。针对我国风电/光伏发电地域分布广、发展速度快、运行数据少等挑战,首次提出了基于天气过程辨识的新能源功率预测方法。
来源:北极星储能网2018-08-06
ems能量管理系统基于光伏功率预测及储能系统毫秒级响应特性,通过对区域光伏群出力波动的超前平滑控制,减少光伏新能源接入对电网的冲击,提高电网的动态稳定性及运行可靠性。
来源:北极星风力发电网2017-12-20
小时风电、光伏功率预测曲线和当前开机容量、延迟时间不大于30秒。...第七条 风电场、光伏电站应按《风电场功率预测预报管理暂行办法》、《光伏发电站功率预测技术要求》建立风电、光伏功率预测预报系统和发电计划申报机制。
来源:吉林省能源局2017-12-20
、光伏功率预测曲线和当前开机容量、延迟时间不大于30秒。...第七条 风电场、光伏电站应按《风电场功率预测预报管理暂行办法》、《光伏发电站功率预测技术要求》建立风电、光伏功率预测预报系统和发电计划申报机制。
来源:能源生态圈2017-11-29
系统需要考虑实时气象数据、电站功率数据、运营数据的搜集,所以系统是由数据采集、数据处理、远程气象数据模型、光伏功率预测软件、图形处理等模块组成,同时考虑到安全性和安全传输的规定,需要加上相应功能匹配的服务器
来源:行业信息简报2017-11-20
2)优化调度子系统包括风电功率预测、光伏功率预测、负荷预测和协同优化度。风电和光伏功率预测是对风电和光伏输出功率进行预测,为微网调度决策提供基础 数据,减少其不可控性和间歇性对电网的不利影响。
来源:中国电力企业管理2017-10-13
此外,在清洁能源调度技术方面不断创新突破,应用新能源功率预测技术,2016年短期风电、光伏功率预测平均准确率分别为91%、86%。