风电场出力相关性优化调度：Gumbel-Copula与PSO算法应用

在现代电力系统中，随着风能资源的广泛应用，风电场的出力不确定性成为了电力系统调度的关键问题。传统的方法往往假设风电场出力是独立的，但这忽视了多风电场之间的尾部相关性，即风速分布的不对称性和厚尾特性。针对这一挑战，本文探讨了考虑多风电场出力相关性的电力系统随机优化调度。 首先，文章指出，风力发电的随机性源于风速的间歇性和随机性，这直接影响到风电场的出力预测和电力系统的运行。现有的风电场出力概率分析主要依赖于风速的Weibull或Rayleigh分布，但这种方法无法精确捕捉多风电场之间的相互影响，从而影响了风电场出力概率的准确性。 为了提高风电场出力概率分析的准确性，作者引入了Gumbel-Copula函数，这是一种统计工具，用于构建多变量随机变量的联合概率分布。Gumbel-Copula函数能够更好地描述风电场出力之间的尾部相关性，从而更准确地反映实际的电力系统运行情况。这种函数的使用有助于建立一个更贴近实际情况的电力系统随机优化调度模型。 在模型设计中，文章采用了抽样平均近似(SAA)方法来处理机会约束条件，这将原本的随机优化问题转化为可计算的非线性规划问题。通过这种方法，决策者可以处理风电场出力的不确定性，并在系统调度中考虑到可能发生的随机事件。 进一步，作者采用了粒子群优化(PSO)算法来求解这个非线性规划问题。PSO是一种高效的全局搜索算法，能够寻找到接近全局最优解的解。通过这种方法，可以得到包含多风电场的电力系统随机优化调度方案。 实验部分，文章通过实例分析了联合概率分布、机会约束置信水平和抽样次数对优化调度结果的影响。结果显示，基于Gumbel-Copula的联合概率分布方法能够提供更准确的风电场出力概率分析，从而优化调度策略，提升电力系统的经济性和安全性。 本文提出的电力系统随机优化调度模型不仅考虑了单个风电场出力的不确定性，还充分考虑了多风电场之间的尾部相关性，通过Gumbel-Copula函数和SAA方法，有效提升了风电并网电力系统调度的精确性和效率。这对于智能电网的发展和大规模风能利用具有重要意义。