江苏省电力公司专家提出风电、光伏出力典型场景生成的新方法
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为构建更精确的风、光典型出力场景,更真实地反映地区风光实际出力,以为电力系统规划提供参考,国网江苏省电力有限公司超高压分公司的研究人员宋宇、李涵,在2022年第1期《电气技术》上撰文,提出应用核密度估计法进行风、光数据样本拟合,建立多种Copula函数的风、光电场出力联合分布模型,通过各个模型的拟合优度,从而选取最优Copula函数联合概率分布生成风、光年出力场景。算例分析表明,所用方法得到的风、光年出力场景符合其相关性,在反映某地区风光实际出力有更高的准确性。
宋宇,工程师,主要研究方向为电力系统继电保护与自动化、电力系统规划与分析。
研究背景风电、光伏为代表的新能源发电存在显著差异性,如果不采取措施接入电网,则会对电网的可靠性和稳定运行造成很大影响。风电、光伏等间歇性能源的建模成为新能源消纳问题的基础研究课题。电力系统的中、长期规划均需基于风、光自身的出力特性,以大量场景基础进行分析计算,来评估规划方案的可行性和合理性。因此,考虑其相关特性,建立合适的风、光联合出力模型,生成典型场景,对电力系统规划有重要意义。
本文采用非参数核密度估计法对实际数据进行拟合,经拟合优度及精度检验后,得到风、光出力的核密度表达式。然后建立多种基于Copula函数的风、光电场出力联合分布模型,结合各模型的Kendall与Spearman相关系数,将各Copula分布函数与经验Copula函数比较,并判断与经验Copula函数的欧氏距离,选取最优Copula函数作为风电、光伏联合概率分布,从而生成风、光出力典型场景。
算例分析表明,文中方法生成的风、光年出力场景符合其相关性,在反映地区风光实际出力有较高的准确性。
图1 最优Copula函数选取流程
论文所解决的问题及意义目前,研究风、光出力相关性的问题主要采用Copula理论。有文献提出了基于Copula的计算风光出力联合概率分布的方法,然后利用聚类算法进行模型误差分析,该模型考虑了不同环境下二者的影响与变化关系,使得风、光出力的预测准确性大大提高。
有文献分析了传统Copula方法的不足之处,提出了新的动态式的Copula函数模型,计算了8组不同的实例的动态相关性,验证了所提模型的准确性与合理性。有文献用阿基米德族Copula函数对多风电场联合出力进行建模,并与正态Copula函数进行比较,证明了阿基米德族Copula函数针对此类问题的优越性。
图2 风电、光伏出力的场景生成步骤
但现有文献建立单个Copula模型的方法无法可靠地验证所选取的Copula函数是模型中的最优函数,造成生成典型出力场景与实际情况出入较大。
论文方法及创新点针对上述问题,国网江苏省电力有限公司超高压分公司的研究人员提出对Copula函数进行研究与改进,采用非参数核密度估计法对实际数据进行拟合,经拟合优度及精度检验后,得到风、光出力的核密度表达式。
然后建立多种基于Copula函数的风、光电场出力联合分布模型,结合各模型的Kendall与Spearman相关系数,将各Copula分布函数与经验Copula函数比较,并判断与经验Copula函数的欧氏距离,选取最优Copula函数对各个时刻的风电出力数据与光伏出力数据进行拟合,得到每个时刻的考虑风光出力相关性的概率密度函数,利用Copula函数的蒙特卡洛采样方法来生成年度场景,用后向缩减法分别对生成的风电、光伏场景进行缩减,得到各自的场景概率。
图3 基于后向缩减法的场景缩减流程
该方法生成的风、光年出力场景符合实际出力的相关性,避免了建立单一Copula函数模型的方法造成生成典型出力场景与实际情况出入较大的问题。
结论1)非参数核密度估计法较参数估计法,能够更好地拟合样本数据,所得模型更接近于真实值。
2)所提基于最优Copula函数的蒙特卡洛采样方法能够生成具备互补特性的风、光年出力典型场景,可应用在电力系统规划模型中,为电力系统可靠性分析提供数据基础。
引用本文宋宇, 李涵. 基于核密度估计和Copula函数的风、光出力场景生成[J]. 电气技术, 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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