Copula理论在风光互补发电系统可靠性评估中的应用

"这篇文章探讨了基于Copula理论的风光互补发电系统可靠性评估方法。通过考虑风电场和光伏电站出力的随机性和相关性，作者建立了更精确的发电系统模型。文章利用非参数核密度估计来估计出力的概率分布，通过Kendall秩相关系数衡量风电场和光伏电站出力的相关性，并采用Frank Copula函数计算联合概率分布。以一个实际的风光互补电站为例，验证了模型的有效性，证明考虑相关性的可靠性评估更符合实际状况。" 在电力系统中，随着风能和太阳能发电技术的进步，风光互补发电系统变得越来越重要。然而，风速和光照强度的不稳定性导致风电场和光伏电站的出力具有显著的间歇性和不可预测性，这给电力系统的稳定运行带来了挑战。因此，对这类发电系统的可靠性进行准确评估显得至关重要。 传统的可靠性评估方法如解析法和蒙特卡罗模拟法可能无法充分考虑风能和太阳能发电的复杂特性，特别是它们之间的相关性。Copula理论提供了一种有效工具，它可以将边缘分布与变量间的相关性分离，使得我们可以独立处理每个部分，然后再结合Copula函数重建整体的联合分布。这种方法在处理多变量相关性时特别有用。 在本研究中，作者使用非参数核密度估计来估计风电场和光伏电站的出力概率分布，这是一种数据驱动的方法，无需事先假设特定的概率分布。通过计算Kendall秩相关系数，作者量化了两个出力之间的相关性，这有助于捕捉到它们可能存在的互补效应。接着，Frank Copula函数被用于构建联合概率分布，它可以根据相关性的强度和方向调整分布形状。 应用这个模型到江苏沿海某风光互补电站的实际数据上，结果显示模型能够准确描述风光互补发电系统的出力概率特性。对比没有考虑相关性的评估，包含相关性的可靠性评估结果更接近实际运行情况，强调了考虑相关性对于可靠性评估的重要性。 这项工作为风光互补发电系统的可靠性评估提供了新的视角，强调了 Copula 理论在处理可再生能源出力相关性问题上的优势。这种方法对于优化电网规划，提高电力系统的稳定性，以及确保可再生能源的高效利用具有重要意义。