本书聚焦于未来高比例可再生能源场景下电力系统的发展路径及其关键技术，内容包括高比例可再生能源驱动的电网形态演变、含高比例分布式电源的配电网优化控制、高比例可再生能源电力预测理论与方法等内容，全面介绍了未来电力系统发展路径中的关键技术问题。
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“智能电网技术与装备丛书”序
前言
第1章 电力能源现状与未来发展分析 1
1.1 电力能源现状 1
1.1.1 国内电力能源现状 1
1.1.2 世界电力能源现状 6
1.2 未来电力能源发展趋势研判 9
1.3 未来电力发展研究动态 14
1.3.1 电网形态分析 14
1.3.2 多时间尺度电力电量耦合平衡运行机理 16
参考文献 17
第2章 高比例可再生能源驱动的电网形态演变 20
2.1 电网形态的定义、指标及研究思路 20
2.1.1 电网形态的定义 20
2.1.2 电网形态的特征指标体系 21
2.1.3 电网形态研究的基本思路 21
2.2 未来电网形态研判 22
2.2.1 未来电网发展的高比例可再生能源驱动 22
2.2.2 可再生能源汇集接入网络形态研判及案例分析 24
2.2.3 区域网络形态研判及案例分析 27
2.2.4 跨区互联形态研判及案例分析 34
2.3 计及可再生能源短尺度频率支撑的中-短期耦合平衡 37
2.3.1 短尺度频率安全问题在电力电量平衡中的嵌入 37
2.3.2 含频率安全约束及可再生能源调频的电力电量平衡模型 43
2.3.3 算例分析 46
参考文献 47
第3章 考虑可再生能源聚合等效频率支撑的电网形态分析 48
3.1 电力系统新型调频方式分析 48
3.2 可再生能源聚合等效频率支撑特征分析及建模 49
3.2.1 风电机组的单机频率支撑特性 49
3.2.2 多机聚合的风电场频率支撑能力等效特性及建模 51
3.2.3 小时级风电场支撑能力等效特性及最小可用频率支撑 53
3.2.4 光伏调频特性分析 54
3.3 频率安全约束构建及高效线性化 55
3.3.1 频率动态过程 55
3.3.2 频率安全约束及自适应分段线性化 56
3.4 兼容可再生能源多调节策略的网源规划模型 60
3.4.1 目标函数 60
3.4.2 上层约束条件 61
3.4.3 下层约束条件 62
3.5 IEEE30节点算例 66
3.5.1 基础数据与建模有效性验证 66
3.5.2 规划结果分析 70
参考文献 74
第4章 含高比例分布式电源的配电网优化控制 75
4.1 分布式光伏数据重构与预测技术 75
4.1.1 分布式光伏功率遥相关时空特性分析 76
4.1.2 基于遥相关时空特性的功率数据重构 80
4.1.3 基于三维卷积神经网络的网格化预测模型 87
4.1.4 基于起止发电时刻统计规律的预测功率曲线修正 89
4.2 含高比例分布式电源的配电网电压控制与无功优化 90
4.2.1 适用于低感知度配电网的电压控制模型 90
4.2.2 基于深度调压网络的电压控制方法 91
4.2.3 配电网无功优化的强化学习建模方法 95
4.2.4 基于深度强化学习的配电网动态无功优化 99
4.3 分布式电源接入配电网的无功电压协调控制与接纳水平评估 101
4.3.1 多时间尺度无功电压协调控制 101
4.3.2 配电网接纳分布式电源水平评估 112
参考文献 119
第5章 未来电力预测的特征及影响因素 120
5.1 未来电力的内涵与特征 120
5.2 未来电力的影响因素分析 122
5.2.1 可再生能源对广义负荷的影响 122
5.2.2 电动汽车对广义负荷的影响 126
5.2.3 电力市场对广义负荷的影响 128
5.2.4 需求侧响应对广义负荷的影响 129
5.2.5 储能对广义负荷的影响 130
5.2.6 综合能源对广义负荷的影响 132
参考文献 133
第6章 高比例可再生能源电力预测理论与方法 134
6.1 基于风速云模型相似日的短期风电功率预测 134
6.1.1 风速云模型的构建 134
6.1.2 风速云模型相似度的计算 137
6.1.3 短期风电功率预测模型的建立 137
6.1.4 算例分析 139
6.2 基于LSTM网络的风电场发电功率超短期预测 145
6.2.1 长短期记忆网络 145
6.2.2 风电场发电功率与气象因素相关性分析 147
6.2.3 风电场发电功率超短期预测模型设计 148
6.2.4 算例分析 150
6.3 高比例风电的多空间尺度短期功率预测 152
6.3.1 数值天气预报的误差模式分析 152
6.3.2 基于堆叠降噪自编码器的多点位数值天气预报修正 154
6.3.3 多空间尺度风电功率预测模型的建立 157
6.3.4 算例分析 159
6.4 基于风电场群汇聚演变趋势的场群持续功率特性预测方法 165
6.4.1 风电场群汇聚演变规律分析 165
6.4.2 规划目标年风电场群持续特性预测模型的建立 168
6.4.3 算例分析 171
参考文献 174
第7章 面向多空间尺度的未来电力负荷预测理论与方法 175
7.1 面向海量用户用电数据的集成负荷预测 175
7.1.1 居民用户用电负荷曲线及特性分析 175
7.1.2 基于聚类算法的集成预测策略 177
7.1.3 最佳聚类数的选取与验证 188
7.2 低秩矩阵分解在母线坏数据辨识与修复中的应用 191
7.2.1 母线负荷数据特性分析 192
7.2.2 母线坏数据类型 194
7.2.3 母线坏数据的修复与处理 195
7.2.4 评价标准 198
7.2.5 算例分析 199
7.3 数据与模型融合的短期负荷预测特征选择方法 204
7.3.1 数据驱动型特征选择方法 204
7.3.2 模型驱动型特征选择方法 208
7.3.3 数据驱动与模型驱动融合的特征选择方法 208
7.3.4 短期负荷预测变量选择算例分析 210
参考文献 212
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