风电场时空关联场景生成与评价方法研究

本文主要探讨了在电力系统中长期规划和运行中，如何有效处理多风电场出力的时空相关性问题。研究者提出了一种两阶段场景生成方法，旨在提高场景生成的精确性和实用性。 在第一阶段，作者利用Copula函数，这是一种统计工具，用于描述多个随机变量之间的依赖关系，特别是它们的空间相关性。Copula函数被应用于多个风电场的出力数据，通过建模这些风电场出力之间的关联，生成了一个包含风电场空间相互作用的初始出力场景。这种方法有助于捕捉风电场之间由于地理位置、气候条件等因素导致的风电出力的非独立性。 第二阶段，为了保留风电出力序列的时间相关性，即风电场自身的自相关性，研究人员采用随机微分方程来模拟风电场出力的波动。随机微分方程可以反映风电出力随时间变化的随机特性，通过对初始场景进行重构，确保最终生成的场景能真实反映出风电场出力随时间演变的动态特性。 为了评估生成场景的合理性，文章构建了一个场景有效性评价指标体系。该体系引入了多重分形去趋势波动分析方法，这种方法可以从多个维度刻画风电序列的自相关特性，如长期记忆效应和波动幅度的变化，以及动态波动特性，如频率和强度的变化。这些指标对于衡量场景是否准确反映了实际风电出力行为至关重要。 以某区域风电场的实际数据为例，研究者应用上述方法生成了风电季度出力场景，并通过对比分析，验证了所提方法能够成功地复现原始风电序列的时空相关性。这一成果对于电力系统的决策制定，如容量规划、调度策略等具有实际意义，因为它提供了更为精准的风电出力预测和不确定性管理手段。 本文的研究深入探讨了风电出力场景生成中的关键问题，并通过实证分析证明了其在考虑时空相关性方面的有效性，为风电场的中长期规划和运营提供了有力的支持。