论文部分内容阅读
风能是一种分布广、可再生、无污染的绿色能源,利用风能进行发电有着巨大的潜力,风力发电的利用开发可以有效缓解能源危机和环境污染问题。但风电场的有功出力受制于风速,会呈现出一定的随机特性,且同一地区的风电场之间因为地理位置的互邻,多个风电场的有功出力之间会表现出一定的正相关特性,风力发电的这些特点限制着风能进一步发展利用。本着更好的开发利用风能的目的,本文着手多风电出力之间的相关性进行研究探索,具体工作内容简介如下:(1)为分析不同相关程度风电出力会给电力系统带来的影响,首先采用ARMA模型与时移技术相结合的方式得到具有高、中、低相关程度的风电出力数据,然后再在此基础之上在IEEE30节点系统中进行仿真分析,以节点电压概率潮流和无功补偿为例,探索了不同相关程度风电出力对电网的影响。仿真结果表明,当风电出力相关性水平较高的时候,电力系统节点电压具有较大的波动范围;对于不同相关程度的风力发电情况,想要获取相同的无功优化目标值所需的补偿电容组数略有不同,其中相关性程度越高需要的无功补偿电容组数越多。(2)为分析多维风电出力之间的相关性,以K-means聚类和藤Copula模型为基础建立了混合藤Copula模型。为验证所述模型,以美国某区域内的实际三维风电数据为仿真数据,对比所述模型和传统相关性分析模型进行对比试验。分析结果表明,利用所述混合藤Copula模型可以获取更为精确的相关性模型,以此为基础进行的概率潮流计算结果与原始数据更为贴合,验证了所述模型的有效性。(3)在所建立的混合藤Copula模型的基础之上,首先获取若干个能够更为准确全面地描述风电出力相关性的的随机场景,然后以预测风电出力下的常规机组燃料成本、随机场景下的电力系统再调度燃料费用为目标建立经济调度目标函数,对计及风电出力相关性的电力系统进行经济调度分析,并利用改进回溯搜索算法对所述问题进行求解。在IEEE30节点系统中以美国某地三风电场的实测出力为仿真数据进行经济调度分析,仿真结果表明,通过所述步骤建立的经济调度模型,可以获取更为全面的调度参考信息,帮助调度人员制定更为合理的调度计划。