考虑多风电场风速相关性的发电系统灵活性评估研究

"计及多风电场风速相关性的发电系统灵活性评估，徐星旻，谢开贵，胡博——该研究关注电力系统在接纳大规模风电时，由于风速的不确定性、随机性以及多风电场之间的风速相关性对系统灵活性的影响。通过使用时移ARMA风速模型来模拟风速序列，评估了这种相关性对发电系统灵活性的效应。" 在电力系统日益依赖可再生能源，尤其是风能的情况下，风电场的风速不确定性和随机性成为影响系统稳定性和运营效率的重要因素。这篇由徐星旻、谢开贵和胡博合作的首发论文深入探讨了这一问题。他们指出，随着风电并网规模的扩大，不同地理位置的风电场之间的风速序列往往存在一定的相关性。这种相关性必须在评估发电系统灵活性时予以考虑，以确保系统的稳定运行和调度策略的有效性。 论文采用了时移ARMA（自回归滑动平均）模型来模拟风速序列。ARMA模型是一种常见的时间序列分析工具，能够捕捉到风速数据的时间依赖性和动态变化。通过二分法确定最优平移时长，研究人员能够生成一组新的风速序列，这些序列既保留了原始数据的统计特性，又体现了风速的相关性。这样的模拟风速序列随后被用来评估多风电场接入下的发电系统灵活性。 研究表明，时移ARMA方法在模拟风速序列方面表现出色，生成的数据符合原始风速的统计特征。此外，风电场之间的风速相关性以及风电场的容量配比对系统灵活性有显著影响。这意味着在规划和调度风能资源时，不仅要考虑单个风电场的特性，还要综合考虑多个风电场之间的相互作用。 关键词如“电力系统及其自动化”、“多风电场”、“相关性”和“灵活性”揭示了论文的核心内容，即在自动化背景下，如何处理多风电场的风速相关性以提升电力系统的灵活性。这项工作对于理解和优化风能并网的系统设计、调度策略以及风险评估具有重要的理论和实践意义。 这篇论文为电力系统在面对风能不确定性时如何增强灵活性提供了一种新的分析框架，并强调了考虑风速相关性的必要性。这不仅有助于提高系统的运行效率，还能为未来的风电规划和风电并网技术发展提供有价值的指导。