风电场黑启动：非对称Copula优化储能配置降低投资成本

本文主要探讨了在高比例风电接入的区域电网中，如何通过优化配置储能系统来提升风电场在黑启动过程中的性能，特别是在解决风电出力波动问题方面。文章的核心内容聚焦于一种基于非对称Copula函数的方法，这是一种统计学工具，用于描述和分析两个或多个随机变量之间的依赖关系。 非对称Copula函数被用来建立风电场储能功率配置和容量配置这两个随机变量的二元联合概率分布，它能够更准确地描绘两者之间的复杂关系。通过样本数据分析，研究人员首先利用核密度估计获取边缘概率分布，这是理解每个随机变量自身特性的关键步骤。然后，通过极大似然估计和拟合度测试，确定最合适的Copula函数类型，以确保储能系统的优化配置在最小化投资成本的同时，最大化风电场的黑启动性能。 相比于传统的对称Copula，非对称Copula的优势在于它能够更好地捕捉数据中的不对称性和尾部风险，这对于处理风电这种高度随机的能源来说尤为重要。研究结果显示，使用非对称Copula函数优化配置的储能系统，不仅能够提供更稳定的功率输出，降低风电场在黑启动过程中的波动性，还能实现较低的储能配置成本。 本文的创新之处在于将Copula理论应用于风电场的黑启动储能配置问题，这为实际电网中的大规模风电接入提供了科学的决策支持。通过这种方法，电力系统在面临故障时能够更快地恢复正常运行，减少了停电时间和经济损失，对提高电力系统的稳定性及可持续发展具有重要意义。