可再生能源高渗透率电网建模

23/26可再生能源高渗透率电网建模第一部分可再生能源高渗透率电网建模方法 2第二部分分布式能源建模与聚合 5第三部分电网灵活性资源评估 9第四部分发电预测与不确定性处理 12第五部分储能系统建模与优化 14第六部分多时间尺度仿真和分析 17第七部分电力系统稳定性与弹性 20第八部分可再生能源电网规划与运营 23

第一部分可再生能源高渗透率电网建模方法关键词关键要点电网动态建模

1.模拟可再生能源发电的随机性和间歇性，如风电和光伏发电。

2.考虑电力系统中电力电子设备的动态特性，如逆变器和FACTS（柔性交流输电系统）。

3.准确刻画电网频率和电压稳定性，以及动态事件下的transient（暂态）响应。

潮流计算方法

1.采用实时测量数据和预测模型来提高潮流计算的准确性和可靠性。

2.探索使用分布式潮流计算技术，以提高大规模可再生能源电网的计算效率。

3.开发基于机器学习的潮流计算方法，以提高潮流预测的精度和鲁棒性。

优化调度算法

1.设计鲁棒的优化算法，以应对可再生能源发电的不确定性和波动性。

2.探索使用分布式优化算法，以提高大规模可再生能源电网的调度效率。

3.开发基于人工智能的调度算法，以提高调度方案的灵活性、适应性和优化水平。

储能系统建模

1.选择合适的储能技术模型，以准确反映储能系统的充放电特性和容量限制。

2.考虑储能系统与其他电网组件（如发电厂、负荷）之间的相互作用。

3.开发先进的储能控制策略，以最大化储能系统的利用效率和成本效益。

电力市场建模

1.考虑可再生能源发电的不确定性对电力市场价格的影响。

2.设计灵活的电力市场机制，以促进可再生能源的整合和电网稳定性。

3.分析可再生能源高渗透率对电力系统运营商和消费者行为的影响。

数据驱动建模

1.利用大数据和机器学习技术，开发基于数据的可再生能源发电预测模型。

2.探索使用传感技术和先进仪表来实时监测电网状态和可再生能源发电。

3.使用数据分析和可视化工具，为电网运行和规划提供洞见和支持。可再生能源高渗透率电网建模方法

序言

随着可再生能源（RE）在电网中的渗透率不断提高，对其建模和分析的需求也变得愈加迫切。为了确保电网的稳定性和可靠性，需要开发准确且高效的建模方法来评估和预测RE高渗透率电网的运行特性。

建模方法

时域建模

*时序仿真：使用详细的时序数据（例如，功率流、电压、频率）来模拟电网的动态行为。这种方法可以准确地捕捉RE发电的间歇性和波动性，但计算量大。

*蒙特卡罗仿真：通过生成大量随机序列来模拟RE发电和电网响应。这种方法可以提供统计上的理解，但可能不太准确。

频域建模

*频率响应分析：分析电网在频率扰动下的响应，以评估其对RE发电波动的稳定性。这种方法可以快速评估电网的稳态行为。

*小信号稳定性分析：使用线性化模型来分析电网在小扰动下的稳定性。这种方法可以提供对电网稳定边界和振荡模式的见解。

混合建模

*时频联合仿真：结合時域和频域建模方法，以捕捉RE发电的动态特性和电网的稳态响应。这种方法可以提供全面的理解。

*场景分析：通过创建多种RE发电和负荷情景，来评估电网的性能。这种方法可以识别电网面临的潜在风险和挑战。

模型组件

可再生能源模型：

*光伏（PV）和风能（WT）发电机模型

*发电预测模型

*功率曲线模型

电网模型：

*输电线路和变压器模型

*发电厂模型

*负荷模型

*调控器模型

优化算法：

*用于调度和优化电网运行的算法，例如：

*线性规划

*混合整数线性规划

*非线性规划

验证和校准

*模型应使用实测数据进行验证和校准，以确保其准确性。

*验证方法包括：

*时序数据比较

*统计分析

*稳定性评估

应用

可再生能源高渗透率电网建模方法已被应用于：

*电网规划和运行

*储能系统设计

*调控器优化

*电网弹性评估

当前挑战

*RE发电的高度不确定性

*电网复杂性和可变性的增加

*计算成本和时间

*数据质量和可用性

未来方向

*开发更先进的RE发电预测模型

*提高电网模型的复杂性和准确性

*利用机器学习和人工智能技术提高建模效率

*发展分布式和模块化建模方法第二部分分布式能源建模与聚合关键词关键要点分布式能源单元建模

1.详细模型：描述分布式能源单元的物理和电气特性，包括功率发生、能量存储和电力电子接口。

2.动态模型：捕捉分布式能源单元在各种工况下的动态响应，如功率波动、频率变化和电压扰动。

3.灵活性建模：量化分布式能源单元在提供灵活性服务方面的能力，如可调负荷、能量转移和备用容量。

分布式能源聚合

1.多层次聚合：将分布式能源单元聚合到不同层次，形成虚拟电厂或微电网，提高可控性和效率。

2.聚合算法：开发优化算法，以确定聚合结构和最佳调度策略，最大化总收益或最小化总成本。

3.信息共享和协同控制：建立分布式能源单元和聚合实体之间的信息共享机制，实现协调控制和优化响应。分布式能源建模与聚合

分布式能源（DER），如太阳能光伏（PV）、风力涡轮机和电动汽车（EV），与传统中央式发电厂相比，具有分散化、可间歇性和不可预测性等特点。为了准确模拟高渗透率可再生能源下的电网运行，需要对DER进行建模和聚合。

DER建模方法

*时间序列模型：基于历史数据，利用时序预测技术（如ARIMA、ARMA）对DER输出进行预测。

*场景模拟：创建一系列可能的DER出力场景，并对每个场景进行模拟。

*功率-概率分布模型：使用概率分布函数（如正态分布、对数正态分布）来表征DER出力的不确定性。

*物理模型：基于物理原理，模拟DER组件（如光伏阵列、风力涡轮机）的运行。

DER聚合策略

聚合是将多个DER视为一个虚拟发电机组的过程，以简化电网建模和调度。常用的聚合策略包括：

*地理聚合：将同一地理区域内的DER聚合在一起。

*技术聚合：将具有相似输出特征的DER聚合在一起（如光伏、风电）。

*时间聚合：将具有同步出力模式的DER聚合在一起。

*基于预测的聚合：根据DER出力预测，在特定时间段内聚合DER，以减少聚合组的出力不确定性。

*基于优化的方法：利用优化算法，确定聚合DER的最佳组合，以满足电网需求或其他目标。

聚合的优点和缺点

优点：

*减少电网建模的复杂性。

*提高DER出力预测的准确性。

*方便电网调度和控制。

*提高DER的经济效益和可靠性。

缺点：

*忽略了DER之间的相关性。

*可能会低估聚合组的出力不确定性。

*聚合算法的选择和实施可能很复杂。

聚合参数对电网建模的影响

聚合参数，如聚合程度、聚合策略和预测方法，对电网建模的影响包括：

*电网稳定性：聚合可以提高电网稳定性，但过度聚合可能会掩盖DER出力的不稳定性。

*电网可靠性：聚合可以提高电网可靠性，但低估聚合组的出力不确定性可能会导致系统故障。

*电网经济性：聚合可以优化DER调度，提高电网经济性，但聚合算法的复杂度和通信成本会影响经济效益。

应用实例

DER建模和聚合已广泛应用于高渗透率可再生能源电网建模中，例如：

*NREL研究：利用时间序列模型和聚合策略，对具有高DER渗透率的美国西部电网进行了建模和模拟。

*欧洲Horizon2020项目：开发了用于聚合DER并优化电网运行的算法和工具。

*中国国家电网：实施了DER聚合平台，用于优化分布式光伏的调度和控制。

结论

分布式能源建模和聚合是高渗透率可再生能源电网建模中的关键技术。通过选择合适的建模方法和聚合策略，可以准确捕捉DER的特性，并有效地简化电网复杂性。聚合参数对电网建模的影响需要仔细考虑，以确保电网稳定性、可靠性和经济性的平衡。持续的研究和创新将进一步推动DER建模和聚合技术的完善，为高渗透率可再生能源电网的稳定和可靠运行提供坚实的基础。第三部分电网灵活性资源评估关键词关键要点可再生能源高渗透率电网灵活性评估

1.确定灵活性需求：评估电网在高可再生能源渗透率条件下的灵活性需求，包括频率、电压和备用容量要求。

2.灵活性资源分类：识别和分类可用于提供电网灵活性资源的各种技术，包括储能、需求响应、可再生能源自身调节、分布式电源和输配电网优化。

储能技术评估

1.储能技术类型：评估和比较不同的储能技术，例如电池、飞轮、抽水蓄能和压缩空气储能，考虑它们的容量、成本、效率和响应时间。

2.部署策略：确定优化储能部署的策略，考虑技术特性、电网需求和成本效益分析。

需求响应潜力

1.需求响应类型：探索各种需求响应类型，包括可中断负荷、可转移负荷和奖励机制。

2.客户参与度：评估影响客户参与需求响应计划的因素，例如激励措施、技术可行性和意识。

可再生能源资源的可调节性

1.可调节技术：研究可调节可再生能源技术，例如太阳能光伏和风能，以及其提供频率和电压调节的能力。

2.预测和调度：评估实时预测技术和调度算法的可靠性和准确性，以优化可再生能源资源的调度和利用。

分布式电源和输配电网优化

1.分布式电源集成的影响：分析分布式电源，例如太阳能电池板和小型风力涡轮机，对电网稳定性和灵活性需求的影响。

2.配电网优化：评估配电网优化技术，例如配电网自动化、实时监控和分布式能源管理系统，以提高电网灵活性。

综合灵活性评估

1.多资源协调：开发优化算法和控制机制，以协调不同灵活性资源，实现整体电网灵活性的最大化。

2.经济和环境影响：评估整合灵活性资源对电网可靠性、成本和环境影响的影响。电网灵活性资源评估

可再生能源高渗透率电网的电网灵活性资源评估至关重要，以确保系统稳定性和可靠性。灵活性资源是指能够调节其输出或需求以满足电网需求变化的资产。

灵活性资源类型

灵活性资源可分为两类：

*供应侧灵活性：包括可调节的发电资源，如燃气轮机、蓄水电站和储能系统。

*需求侧灵活性：指可调节的用电需求，如可中断负荷、可转移负荷和电动汽车充电。

灵活性评估方法

电网灵活性资源评估通常采用以下方法：

*功率谱密度(PSD)法：分析电网实际功率输出数据的频谱分布，以识别灵活性需求的频率和幅度。

*时域仿真：使用时域电力系统仿真工具，模拟电网在不同可再生能源渗透率和灵活性资源配置下的动态响应。

*随机风电和光伏发电模拟：使用随机天气数据生成模型来模拟可再生能源间歇性和可变性的影响，并评估灵活性资源的适应能力。

*灵活性指標分析：使用灵活性指标，如坡度、惯量和储能能力，对灵活性资源进行量化比较和评估。

灵活性需求评估

灵活性需求评估考虑以下因素：

*可再生能源渗透率：可再生能源的高渗透率会导致更大的不确定性和可变性，从而增加灵活性需求。

*电网结构和配置：电网的结构和配置影响电网对灵活性资源的响应。例如，较弱的电网可能需要更多的灵活性。

*系统运行条件：电网运行条件，如负荷水平、可再生能源发电量和输电限制，影响灵活性需求。

灵活性资源配置优化

灵活性资源配置优化涉及确定满足灵活性需求的最佳资源组合。优化模型考虑以下目标：

*最小化成本：最大限度地降低灵活性资源的采购和运营成本。

*最大化可靠性：确保电网在各种条件下的稳定性和可靠性。

*环境可持续性：优先考虑低碳或可再生能源灵活性资源。

灵活性资源的挑战

电网灵活性资源的实施面临以下挑战：

*高成本：某些灵活性资源，如储能系统，具有较高的前期资本成本。

*技术限制：灵活性资源的响应时间、ramp率和容量可能受到技术限制。

*政策激励：缺乏明确的政策激励措施可能阻碍灵活性资源的部署。

结论

电网灵活性资源评估对于可再生能源高渗透率电网至关重要。通过了解电网灵活性需求并优化灵活性资源配置，我们可以确保电网安全、可靠和经济地运行。第四部分发电预测与不确定性处理关键词关键要点【发电预测中的时空相关性处理】

1.时间相关性处理：运用时间序列模型（如ARIMA、LSTM）捕捉发电功率的短期和长期趋势，考虑历史发电数据、季节性和趋势周期。

2.空间相关性处理：利用地理相关信息，考虑邻近风电场的相互影响，采用空间插值技术（如克里金法）预测各节点的功率输出。

【发电预测的不确定性量化】

发电预测与不确定性处理

在高渗透率可再生能源电网中，发电预测的准确性至关重要，因为它影响着电网调度、储能管理和市场交易。然而，可再生能源发电具有高度间歇性和不可预测性，给准确预测带来了巨大挑战。

发电预测方法

为应对可再生能源发电的预测挑战，已开发了多种发电预测方法：

*统计模型：使用历史数据建立统计模型，如时序模型、回归模型和机器学习模型。这些模型利用过去的发电模式来预测未来的输出。

*数值天气预报模型：将天气预报数据输入到数值天气预报模型中，以预测风速、太阳辐照度等可再生能源资源的可用性。

*混合模型：结合统计模型和数值天气预报模型，以利用两者优势，提高预测精度。

不确定性处理

除了预测结果的准确性之外，发电预测的不确定性也是一个关键考虑因素。这是因为可再生能源发电的固有可变性会导致预测误差。处理不确定性有多种方法：

*概率预测：提供一系列可能的预测结果，连同每个结果发生的概率。

*情景分析：考虑各种可能的情景，例如极端天气事件或设备故障。

*鲁棒优化：通过优化调度和储能策略，来应对预测误差。

发电预测和不确定性处理的应用

发电预测和不确定性处理在高渗透率可再生能源电网中得到了广泛的应用，包括：

*电网调度：通过准确预测可再生能源发电，调度员可以优化电厂调度，确保电网稳定性和可靠性。

*储能管理：知道可再生能源发电的不确定性，可以优化储能系统的利用，以弥补发电波动。

*市场交易：准确的预测使参与者能够在可再生能源市场上进行明智的决策，例如竞标和套期保值。

当前发展趋势

发电预测和不确定性处理领域正在不断发展，出现了一些新的趋势：

*人工智能和机器学习：这些技术正在用于开发更准确和复杂的预测模型。

*大数据技术：通过分析海量数据，可以提高预测模型的训练和验证质量。

*分布式预测：将预测任务分布在多个节点上，以提高可扩展性和弹性。

结论

发电预测和不确定性处理对于高渗透率可再生能源电网的成功运行至关重要。通过准确预测可再生能源发电并处理相关不确定性，电网运营商可以优化调度、储能和市场交易，确保电网的稳定性和可靠性。随着技术的发展，发电预测和不确定性处理的精度和效率预计将进一步提高。第五部分储能系统建模与优化关键词关键要点主题名称：储能系统建模

1.系统层次结构和建模方法：根据电网规模和应用场景，采用针对性的储能系统建模方法，如等效电路模型、动态模型、概率模型等，考虑储能系统的充放电特性、能量管理策略和成本因素。

2.储能技术特性建模：准确表征不同储能技术的特性，如电池的充放电效率、功率密度、寿命和热行为，超容和飞轮的动态响应和成本。考虑技术参数的不确定性和退化因素，并进行参数估计和优化。

3.储能系统集成：将储能系统集成到电网模型中，考虑与其他电网要素的交互作用，如可再生能源、负荷和输电网络。优化储能系统的位置、容量和充放电策略，以实现系统经济性和可靠性目标。

主题名称：储能系统优化

储能系统建模与优化

引言

储能系统在可再生能源高渗透率电网中发挥着至关重要的作用，可平衡可变可再生能源输出和负荷需求之间的波动。为充分利用储能系统的潜力，必须对其进行准确建模和优化。

储能系统建模

电化学储能系统

*电池模型：代表电池电化学反应和物理特性的数学方程。常见的电池模型包括Thevenin模型、Shepherd模型和Ragone模型。

*超电容器模型：捕获超电容器的电容特性和充放电行为。常用的超电容器模型包括双电层电容器模型和串联电阻模型。

机械储能系统

*抽水蓄能模型：模拟抽水蓄能电站的蓄能和发电过程。关键参数包括抽水头、水轮机效率和泵效率。

*飞轮模型：描述飞轮的转动惯量、摩擦损耗和能量存储容量。

其他储能系统

*压缩空气储能模型：捕获压缩空气储能系统的热力学特性和能量转化效率。

*热储能模型：模拟基于热能存储（例如，熔盐、相变材料）的储能系统的能量存储容量和热损失。

储能系统优化

容量优化

*目标：确定满足电网需求和可再生能源间歇性的最小储能容量。

*方法：使用线性规划、非线性规划或启发式算法（例如，粒子群优化）。

调度优化

*目标：确定储能系统的最优充放电策略，以最小化电力成本或碳排放。

*方法：基于模型预测控制、动态规划或强化学习。

位置优化

*目标：确定储能系统的最佳地理位置，以最大化其有效性并降低电网损耗。

*方法：使用地理信息系统（GIS）和优化算法。

投资优化

*目标：评估储能系统投资的经济可行性并确定最优配置。

*方法：使用净现值（NPV）、投资回报率（ROI）和内部收益率（IRR）。

灵敏度分析和不确定性建模

*目标：评估储能系统模型和优化结果对输入参数变化的敏感性。

*方法：使用敏感性分析技术和不确定性建模（例如，蒙特卡罗模拟）。

案例研究和实证数据

*案例研究：展示在实际电网应用中储能系统模型和优化方法的成功实施。

*实证数据：提供来自部署储能系统的实际电网的性能数据，以验证模型和优化结果。

结论

储能系统建模与优化在可再生能源高渗透率电网中具有重要意义。准确的储能系统模型和有效的优化策略对于充分利用储能系统的潜力至关重要。通过整合建模和优化技术，可以实现储能系统的高性能和经济高效的部署，从而支持可持续和可靠的电网运营。第六部分多时间尺度仿真和分析关键词关键要点主题名称：多尺度时间仿真

1.利用不同时尺度的仿真模型分层模拟电网动态行为，从秒级到小时级乃至年级。

2.结合时域和频域仿真技术，全方位捕捉电网中快速瞬变和低频振荡现象。

3.通过多尺度仿真，深入分析可再生能源高渗透率电网稳定性和可靠性。

主题名称：时间序列分析

多时间尺度仿真和分析

在可再生能源高渗透率电网建模中，多时间尺度仿真和分析至关重要，它使研究人员能够全面了解电网的动态行为和响应。电网具有广泛的时间尺度，从波动时间尺度（几毫秒）到季节时间尺度（数月或数年）。因此，需要采用多时间尺度仿真方法来捕捉电网的完整行为。

多时间尺度仿真涉及构建一系列耦合的仿真模型，每个模型都运行在不同的时间尺度上。较快的时间尺度模型用于仿真高频动态，如继电保护响应和发电机模型。较慢的时间尺度模型用于仿真低频动态，如负荷预测和燃料消耗。耦合模型通过信息交换来相互作用，从而提供全面且准确的电网行为表示。

时间尺度分解

多时间尺度仿真通常采用时间尺度分解技术将电网动力学分解为不同的时间尺度。常用的时间尺度分解方法包括：

*傅立叶变换：将信号分解为不同频率分量的频谱图。

*小波变换：将信号分解为不同频率和时间尺度的分量。

*主成分分析：将信号投影到一组主成分上，这些主成分代表不同时间尺度的行为。

仿真模型

多时间尺度仿真中使用的仿真模型根据不同的时间尺度量身定制。以下是一些常用的模型：

波动时间尺度（毫秒）

*继电保护模型

*发电机模型

*输电线路模型

瞬态时间尺度（秒至分钟）

*电压稳定性模型

*频率响应模型

*继电保护模型

中期时间尺度（小时至天）

*负荷预测模型

*可再生能源预测模型

*水库优化模型

季节时间尺度（月至年）

*长期规划模型

*燃料消耗模型

*电力市场模型

耦合和信息交换

多时间尺度仿真模型通过信息交换相互耦合。信息交换机制包括：

*接口：允许不同时间尺度模型之间的数据和信息交换。

*协调算法：确保模型在不同的时间尺度上保持一致。

*消息传递：通过消息总线或共享内存等机制在模型之间传递信息。

分析和可视化

多时间尺度仿真产生的数据量巨大，需要先进的分析和可视化技术来提取有意义的见解。常用的分析技术包括：

*统计分析：统计度量和趋势分析。

*时间序列分析：时间序列数据的模式识别和预测。

*因果分析：确定不同时间尺度事件之间的因果关系。

可视化技术对于传达仿真结果和识别关键模式至关重要。广泛使用的可视化技术包括：

*时间序列图：绘制变量随时间变化的图表。

*相图：绘制变量之间关系的图表。

*交互式地图：动态展示地理分布数据的交互式地图。

应用

多时间尺度仿真和分析在可再生能源高渗透率电网建模中至关重要，具有以下应用：

*可再生能源集成：优化可再生能源的集成和调度，以满足不断变化的需求。

*系统稳定性分析：评估电网在高渗透率可再生能源下的稳定性。

*储能系统规划：优化储能系统的部署和操作，以提高电网弹性和可靠性。

*电网规划和决策：为电网规划和决策提供基于证据的见解，以应对可再生能源高渗透率带来的挑战和机遇。第七部分电力系统稳定性与弹性关键词关键要点【电力系统惯性】

1.惯性是电力系统抵抗频率变化的能力，由旋转质量（例如发电机转子）和连接到电网的储能系统提供。

2.可再生能源高渗透率电网的惯性较低，因为可再生能源发电机通常不具备旋转质量，且储能系统容量有限。

3.低惯性电网更容易受到频率波动和失稳影响，需要采取措施（例如虚拟惯性控制、储能集成）来增强惯性。

【电力系统电压稳定性】

电力系统稳定性与弹性

引言

在高渗透率可再生能源的电网中，电力系统稳定性和弹性至关重要。稳定性是指电网在扰动后恢复平衡状态的能力，而弹性是指电网抵御和从扰动中恢复的能力。

稳定性

频率稳定性：

*可再生能源，如风能和太阳能，具有间歇性和可变性，这会影响电网的频率。

*必须采取措施，如储能、需求响应和惯性调节，以保持电网频率稳定。

电压稳定性：

*高渗透率的可再生能源可以改变电网的电压分布。

*必须采用电压调节措施，如无功补偿和分布式发电，以保持电网电压稳定。

过渡稳定性：

*突然的扰动，如发电机跳闸或短路，会引起电网的暂态。

*必须采取措施，如故障电流限制器和同步补偿机，以减轻这些暂态的影响。

弹性

物理弹性：

*物理弹性涉及基础设施抵御物理扰动的能力，如飓风和地震。

*采用加固措施，如地下电缆和耐风塔，可以提高电网的物理弹性。

网络弹性：

*网络弹性是指电网在遭受恶意攻击或自然灾害等扰动后恢复其正常操作的能力。

*采用分布式架构和微电网可以提高电网的网络弹性。

运营弹性：

*运营弹性是指电网运营商管理和响应扰动和不确定性的能力。

*采用先进的控制和监测系统可以提高电网的运营弹性。

评估稳定性和弹性

电网稳定性和弹性可以通过多种指标进行评估，包括：

*频率偏差：电网频率在扰动后的最大偏移量。

*电压偏差：电网电压在扰动后的最大偏移量。

*清除时间：电网清除故障和恢复正常操作所需的时间。

*能量未被供应：因扰动而未被交付给负荷的电能总量。

提高稳定性和弹性

可以通过采取多种措施来提高高渗透率可再生能源电网的稳定性和弹性，包括：

*储能：储能系统可以为电网提供备用支撑和调节，以应对可再生能源的间歇性。

*需求响应：需求响应计划允许消费者调整他们的用电量以应对电网需求的变化。

*虚拟惯量：虚拟惯量控制器可以模仿传统发电机的惯量特性，以提高电网的频率稳定性。

*分布式发电：分布式发电源，如屋顶太阳能和小型风力涡轮机，可以帮助维持局部电压稳定性。

*电力电子设备：电力电子设备，如变流器和柔性交流输电系统（FACTS），可以提供快速而精确的控制，以提高电网稳定性。

*微电网：微电网可以与主电网隔离运行，为关键负荷提供弹性。

结论

电力系统稳定性和弹性是高渗透率可再生能源电网运营的关键因素。通过采取适当的措施，可以提高电网抵御扰动和恢复正常操作的能力。这将确保可靠、安全和可持续的电力供应。第八部分可再生能源电网规划与运营关键词关键要点【可再生能源电源预测】

1.准确预测风能和太阳能的可变性对于确保电网稳定性至关重要。

2.先进的人工智能和机器学习技术已应用于提高预测精度。

3.数字孪生和实时传感器数据有助于增强预测模型的鲁棒性。

【分布式可再生能源集成】

可再生能源电网规划与运营

随着可再生能源（RE）在全球能源格局中的渗透率不断提高，电网规划和运营面临着巨大的挑战。传统的电网设计是针对以化石燃料为基础的集中式发电系统而优化的，而可再生能源的间歇性和分布式特性给