经验Copula函数在风电场动态场景生成与机组组合中的应用

"基于经验Copula函数的多风电场出力动态场景生成方法及其在机组组合中的应用" 本文探讨了大规模风电并网后对电力系统运行与调度带来的新挑战，特别是风电功率的随机性和波动性，以及不同风电场之间出力的相关性。作者提出了一种利用经验Copula函数来描述多风电场联合出力分布的方法，以此解决不确定性建模问题。 首先，经验Copula函数是一种无参数的统计工具，能够有效地刻画不同风电场出力之间的相关性，而无需预先知道确切的参数。与传统方法相比，这种方法更便于处理多风电场的联合分布，因为它不需要对未知参数进行拟合。通过对风电功率波动性的建模，文章使用ksdensity函数来拟合风电功率的波动量，该函数可以近似估计离散概率分布，适应风电功率变化的特性。 接着，文章介绍了动态场景生成技术。通过逆变换抽样，生成符合风电随机性和波动性的场景集合，这些场景能够反映风电功率在不同时间点的变化情况。动态场景比静态场景更能准确地模拟实际风电场的输出，从而提高电力系统决策的准确性。 然后，这些动态场景被应用于含多风电场的电力系统随机机组组合问题。在机组组合问题中，考虑风电场出力的不确定性有助于优化发电计划，减少运行成本，提高经济性。通过将动态场景与机组组合优化模型结合，可以更有效地处理多风电场的不确定性影响。 案例研究表明，提出的风电波动性建模方法和动态场景生成技术是有效的，能够提高电力系统的经济运行性能。这种方法的可行性得到了验证，表明了经验Copula函数在处理风电不确定性和波动性方面的潜力。 总结来说，文章提供了一种基于经验Copula函数的动态场景生成方法，它考虑了风电功率的波动性，改进了传统Copula函数的应用，并成功应用于电力系统的随机机组组合优化。这种方法对解决大规模风电并网带来的挑战提供了新的思路，有助于提升电力系统的稳定性和经济效益。