风光互补出力耦合特性研究：场景划分与跟踪负荷度分析

"基于场景划分方法的风光出力耦合特性机理" 本文探讨了风光互补发电系统的出力耦合特性及其对系统负荷跟踪和预测精度的影响。在当前能源危机背景下，风能和光伏发电作为清洁能源备受关注。然而，风电的随机性和光伏发电的间歇性给电力系统的稳定运行带来了挑战。通过利用数据挖掘技术，研究人员针对风光资源丰富的地区，对实际的风电和光电出力数据进行场景划分，以此分析风光出力的互补耦合特性。 场景划分是一种描述随机过程的有效方法，旨在以最少的场景数量尽可能准确地反映随机变量的特性。在风能和光伏发电领域，由于风速和日照的随机性，场景划分对于评估风光出力互补效应、研究负荷跟踪度和提升预测准确性至关重要。文章中，作者分别介绍了风电和光伏的场景划分方法。 风电场景划分通常基于实际出力数据，但由于风速的瞬时变化，确定典型场景较为复杂。风电出力主要取决于风速，因此风电场景划分需考虑短期风速特性。而光伏场景划分可能考虑日照强度和云层覆盖等因素，以捕捉光照条件的变化。 在典型场景下，风光互补发电的耦合特性被分析，结果显示这种耦合能够在一定程度上减小出力的波动性，提高了合成出力对系统负荷的跟踪度，达到了12.2%。此外，通过耦合方式进行出力预测，其误差比单独预测风能或光伏发电的误差更小，这表明风光互补系统在预测精度上的优势。 现有的研究大多关注单一的风能或光伏发电特性，例如风电对电网稳定性和调频的影响，以及光伏电站的并网效应。而本文填补了对风光互补系统出力耦合特性的定性分析和系统负荷影响机制的深入研究的空白。通过对实际数据的挖掘和场景划分，作者提出了耦合度和跟踪负荷度的计算方法，为风光互补发电系统的优化运行提供了理论依据和方法支持。 这项工作强调了风光互补发电系统中出力耦合的重要性，并提供了场景划分这一工具来理解和改善风光出力的不确定性，对于提高清洁能源的利用效率和电力系统的稳定性具有重要意义。未来的研究可能进一步探索更加精细化的场景划分策略，以及如何优化风光互补系统的控制策略，以最大化其在电力系统中的贡献。