面向新能源消納能力評(píng)估的月負(fù)荷序列建模及場(chǎng)景生成方法研究

隨著光伏發(fā)電在電力系統(tǒng)中的滲透率不斷提升 , 間歇性與不確定性給電網(wǎng)調(diào)度與負(fù)荷平衡帶來(lái)了顯著挑戰(zhàn) 。針對(duì)這一問題 ,構(gòu)建了融合外生變量的自 回歸積分滑動(dòng)平均(ARIMAX)時(shí)間序列負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 ,創(chuàng)新性地引入了多個(gè)外生變量 。通過單位根檢驗(yàn)(Augmented Dickey-Fuller test ,ADF)確保時(shí)間序列平穩(wěn)性 , 利用 自相關(guān)函數(shù) (Autocorrelation Function ,ACF)和偏 自相關(guān)函數(shù) (Partial Autocorrelation Function ,PACF)分析 , 結(jié)合貝葉斯信息準(zhǔn)則 (Bayesian Information Criterion , BIC)確定模型的階數(shù) ,采用最大似然估計(jì)法(Maximum Likelihood Estimation ,MLE)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。為提高模型準(zhǔn)確性 ,采用蒙特卡洛模擬方法進(jìn)行典型季節(jié)和特殊時(shí)段的負(fù)荷情景分析 。仿真結(jié)果表明 ,所構(gòu)建的模型能夠有效預(yù)測(cè)負(fù)荷變化趨勢(shì) ,并為光伏消納能力評(píng)估提供精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。在某地區(qū)典型月份的負(fù)荷與光伏出力擬合驗(yàn)證中 ,模型表現(xiàn)出較強(qiáng)的適應(yīng)性和實(shí)用性。通過計(jì)算棄光率、消納率等指標(biāo) ,進(jìn)一步驗(yàn)證了模型在光伏消納能力評(píng)估中的有效性 , 為優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度和提升光伏消納率提供了科學(xué)依據(jù) 。該方法為提升光伏消納能力評(píng)估精度與優(yōu)化調(diào)度策略提供了高效分析工具 ,具備良好的工程推廣價(jià)值。