风电场时空相关性研究：多场景优化调度与混合Copula模型

"本文主要探讨了考虑风电场时空相关性的多场景优化调度策略，通过混合Copula函数和连续马尔科夫链模型构建了多维度的风速相关性模型，以此来模拟和分析大规模风电并网的情况。文章还提出了一种基于场景分析的两阶段调度模型，以应对各种可能的风电输出场景，确保系统的可靠性和经济性。在10机2风电场系统中进行的仿真分析验证了该模型的有效性。" 风电场的时空相关性是由于地理位置相近和气候条件相似导致的，这种相关性对于理解和预测大规模风电并网的影响至关重要。文章采用了混合Copula函数，这是一种统计学工具，能够捕捉不同变量之间的复杂依赖关系，特别是非线性相关性。混合Copula函数的运用使得模型能够更准确地反映多个风电场的出力关联性。 同时，文章引入了连续马尔科夫链模型，用于构建风速变化的时间序列模型。马尔科夫链假设当前状态只与前一状态有关，忽略了过去更早的状态，这有助于简化模型并有效模拟风速随时间的变化规律。 在调度策略方面，作者提出了一个基于场景分析的两阶段调度模型。首先，通过抽样和聚类技术生成大量模拟场景，并从中提炼出代表性的典型场景。然后，使用这些典型场景来规划发电机组的启停和各个场景下的调度方案。这种两阶段方法能够确保在各种可能出现的风能供应情况下，电力系统都能保持稳定运行。 为了进一步提升系统的可靠性和经济性，模型结合机会约束理论，依据典型场景与模拟场景的偏差来设定风电备用需求系数。备用需求系数的设定旨在平衡系统的安全裕度和成本效益，以应对风能输出的不确定性。 通过10机2风电场的仿真案例，模型的有效性得到了验证，表明该方法能够有效地处理风电场的时空相关性，提供适应不确定性的调度策略，对电力系统的运行管理具有重要的实践指导价值。关键词涵盖了风速相关性、混合Copula函数、连续马尔科夫链模型、典型场景和两阶段调度模型，这些都是研究的核心内容，为后续的风电调度研究提供了新的思路和方法。