马成飞，赵彩虹，陈虎威

（南京师范大学电气与自动化工程学院，江苏南京210042）

近年来，随着风电并网规模的不断扩大，风电大的波动性和不确定性给电网的调度和运行带来了新的困难[1-2]。分析表明，水电是当前平抑风电波动性和不确定性较好的技术手段。关于水电和风电协调运行的研究在国内外正逐步受到关注[3-6]，在现实电力系统中，绝大多数水电都是普通水电，因此，研究普通水电与风电的协调运行更有现实意义。文献[7]对美国佛蒙特州风电系统与相邻的加拿大魁北克水电系统协调运行的效益进行了研究，结果表明，在最有利的条件下，风能的价值可以提高22%。文献[8]简要介绍了在美国太平洋西北部地区、加拿大魁北克水电系统和北欧电力库中风电和水电协调运行的评估结果，指出风电和水电具有明显的合作优势。本文分别研究了持续法、ARIMA方法和改进BP神经网络3种不同的风电预测模型。并且，基于上述3种不同的风电预测模型，建立了风-水发电联合协调运行的模型，通过采用遗传粒子群和混合粒子群2种不同的优化算法来研究风电预测精度对风-水电协调的影响。

1 风电预测模型的研究

1.1 持续预测法

这是用于风速预测的最简单且最传统的方法，其表达式为：

式中，vf表示预测值；t表示当前时刻；T表示预测周期；p表示模型的阶数，即预测值vf（t+T）等于最近p个历史值的滑动平均值。通常情况下，只利用最近的一个历史值进行预测，也就是简单地把最近一点的风速观测值作为下一点的预测值[9]。……