面向新能源消納能力評估的月負荷序列建模及場景生成方法研究

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)度與負荷平衡帶來了顯著挑戰(zhàn) 。針對這一問題 ,構(gòu)建了融合外生變量的自 回歸積分滑動平均(ARIMAX)時間序列負荷預測模型 ,創(chuàng)新性地引入了多個外生變量 。通過單位根檢驗(Augmented Dickey-Fuller test ,ADF)確保時間序列平穩(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)合貝葉斯信息準則 (Bayesian Information Criterion , BIC)確定模型的階數(shù) ,采用最大似然估計法(Maximum Likelihood Estimation ,MLE)對模型參數(shù)進行估計。為提高模型準確性 ,采用蒙特卡洛模擬方法進行典型季節(jié)和特殊時段的負荷情景分析 。仿真結(jié)果表明 ,所構(gòu)建的模型能夠有效預測負荷變化趨勢 ,并為光伏消納能力評估提供精準的預測基礎(chǔ)。在某地區(qū)典型月份的負荷與光伏出力擬合驗證中 ,模型表現(xiàn)出較強的適應性和實用性。通過計算棄光率、消納率等指標 ,進一步驗證了模型在光伏消納能力評估中的有效性 , 為優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度和提升光伏消納率提供了科學依據(jù) 。該方法為提升光伏消納能力評估精度與優(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值。