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  • 頭條江蘇省電力公司專家提出風電、光伏出力典型場景生成的新方法
    2022-06-02 作者:宋宇、李涵  |  來源:《電氣技術》  |  點擊率:
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    導語為構建更精確的風、光典型出力場景,更真實地反映地區風光實際出力,以為電力系統規劃提供參考,國網江蘇省電力有限公司超高壓分公司的研究人員宋宇、李涵,在2022年第1期《電氣技術》上撰文,提出應用核密度估計法進行風、光數據樣本擬合,建立多種Copula函數的風、光電場出力聯合分布模型,通過各個模型的擬合優度,從而選取最優Copula函數聯合概率分布生成風、光年出力場景。算例分析表明,所用方法得到的風、光年出力場景符合其相關性,在反映某地區風光實際出力有更高的準確性。

    作者介紹

    宋宇,工程師,主要研究方向為電力系統繼電保護與自動化、電力系統規劃與分析。

    研究背景

    風電、光伏為代表的新能源發電存在顯著差異性,如果不采取措施接入電網,則會對電網的可靠性和穩定運行造成很大影響。風電、光伏等間歇性能源的建模成為新能源消納問題的基礎研究課題。電力系統的中、長期規劃均需基于風、光自身的出力特性,以大量場景基礎進行分析計算,來評估規劃方案的可行性和合理性。因此,考慮其相關特性,建立合適的風、光聯合出力模型,生成典型場景,對電力系統規劃有重要意義。

    本文采用非參數核密度估計法對實際數據進行擬合,經擬合優度及精度檢驗后,得到風、光出力的核密度表達式。然后建立多種基于Copula函數的風、光電場出力聯合分布模型,結合各模型的Kendall與Spearman相關系數,將各Copula分布函數與經驗Copula函數比較,并判斷與經驗Copula函數的歐氏距離,選取最優Copula函數作為風電、光伏聯合概率分布,從而生成風、光出力典型場景。

    算例分析表明,文中方法生成的風、光年出力場景符合其相關性,在反映地區風光實際出力有較高的準確性。

    江蘇省電力公司專家提出風電、光伏出力典型場景生成的新方法

    圖1 最優Copula函數選取流程

    論文所解決的問題及意義

    目前,研究風、光出力相關性的問題主要采用Copula理論。有文獻提出了基于Copula的計算風光出力聯合概率分布的方法,然后利用聚類算法進行模型誤差分析,該模型考慮了不同環境下二者的影響與變化關系,使得風、光出力的預測準確性大大提高。

    有文獻分析了傳統Copula方法的不足之處,提出了新的動態式的Copula函數模型,計算了8組不同的實例的動態相關性,驗證了所提模型的準確性與合理性。有文獻用阿基米德族Copula函數對多風電場聯合出力進行建模,并與正態Copula函數進行比較,證明了阿基米德族Copula函數針對此類問題的優越性。

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    圖2 風電、光伏出力的場景生成步驟

    但現有文獻建立單個Copula模型的方法無法可靠地驗證所選取的Copula函數是模型中的最優函數,造成生成典型出力場景與實際情況出入較大。

    論文方法及創新點

    針對上述問題,國網江蘇省電力有限公司超高壓分公司的研究人員提出對Copula函數進行研究與改進,采用非參數核密度估計法對實際數據進行擬合,經擬合優度及精度檢驗后,得到風、光出力的核密度表達式。

    然后建立多種基于Copula函數的風、光電場出力聯合分布模型,結合各模型的Kendall與Spearman相關系數,將各Copula分布函數與經驗Copula函數比較,并判斷與經驗Copula函數的歐氏距離,選取最優Copula函數對各個時刻的風電出力數據與光伏出力數據進行擬合,得到每個時刻的考慮風光出力相關性的概率密度函數,利用Copula函數的蒙特卡洛采樣方法來生成年度場景,用后向縮減法分別對生成的風電、光伏場景進行縮減,得到各自的場景概率。

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    圖3 基于后向縮減法的場景縮減流程

    該方法生成的風、光年出力場景符合實際出力的相關性,避免了建立單一Copula函數模型的方法造成生成典型出力場景與實際情況出入較大的問題。

    結論

    1)非參數核密度估計法較參數估計法,能夠更好地擬合樣本數據,所得模型更接近于真實值。

    2)所提基于最優Copula函數的蒙特卡洛采樣方法能夠生成具備互補特性的風、光年出力典型場景,可應用在電力系統規劃模型中,為電力系統可靠性分析提供數據基礎。

    引用本文

    宋宇, 李涵. 基于核密度估計和Copula函數的風、光出力場景生成[J]. 電氣技術, 2022, 23(1): 56-63.SONG Yu, LI Han. Typical scene generation of wind and photovoltaic power output based on kernel density estimation and Copula function. Electrical Engineering, 2022, 23(1): 56-63.

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