基于Copula理论的风电电采暖负荷配电网可靠性分析

"计及风速电锅炉等电采暖负荷相关性的配电网可靠性评估" 本文主要探讨了在风力发电和电锅炉等电采暖负荷接入配电网时的可靠性评估问题。传统的二元正态分布函数无法准确反映风速与电采暖负荷之间的相关性，这在一定程度上影响了配电网可靠性评估的精度。为解决这一问题，文章引入了Copula理论，这是一种处理变量之间相关性的统计方法。 Copula函数能够构建不同随机变量间的联合分布，即使它们的边际分布不同。在这里，文章特别选择了Gumbel-Copula函数来描述风速和电锅炉负荷的相关性。通过极大似然估计法确定了Copula函数的具体参数，进而得到联合概率密度分布函数。随后，采用蒙特卡洛模拟技术对配电网的可靠性指标进行了计算。 在案例分析中，Gumbel-Copula函数表现出了良好的相关性反映能力，证明了该模型在考虑风速和电采暖负荷相关性的情况下，能够有效且准确地评估配电网的可靠性。这对于理解和优化含分布式能源（如风力发电）和大规模电采暖负荷的配电网运行至关重要。 电能替代策略，尤其是电采暖，对配电网的影响显著，尤其是在夜间低谷电价时段。风速在夜间通常较高，使得风力发电在夜间输出更多电力，与电采暖负荷形成正相关。因此，考虑这种相关性的可靠性评估对于规划、设计和运行管理具有实际意义。 传统方法未充分考虑分布式电源的随机性和负荷变化，而现有的分布式电源评估方法多假设负荷恒定。文章提出的方法弥补了这一缺陷，为含风力发电和电采暖负荷的配电网提供了更精确的可靠性评估工具。这对于指导电网的运行调度，提高电力系统的稳定性，以及优化电能替代策略都具有积极的指导价值。 这篇研究强调了考虑相关性的配电网可靠性评估的重要性，提出了基于Copula理论的解决方案，并通过实例验证了其有效性。这对于未来电力系统的发展，尤其是在可再生能源和电能替代日益普及的背景下，提供了一种新的分析工具和评估方法。