【电力系统】考虑多风电场出力Copula相关关系的场景生成方法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要：随着全球能源结构的转型，风电作为一种清洁可再生能源，在全球电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而，风电出力的间歇性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。准确模拟风电出力的不确定性及其之间的相关关系，对于电力系统规划、运行和风险评估至关重要。本文深入探讨了考虑多风电场出力Copula相关关系的场景生成方法，旨在更真实、更有效地模拟多风电场出力的联合分布特性，为电力系统的分析和决策提供更可靠的数据支撑。

关键词：风电场，出力，Copula，相关关系，场景生成，电力系统

1. 引言

在全球应对气候变化和推动能源转型的背景下，风力发电作为一种清洁、可持续的能源，在全球范围内得到了快速发展。然而，风电出力的随机性、间歇性和波动性，显著增加了电力系统调度的难度，对电力系统的安全稳定运行提出了更高的要求。风电场出力的准确预测和有效建模，是保障电力系统可靠运行的关键。

由于地理位置、气象条件和风机类型等因素的影响，不同风电场之间的出力往往存在着复杂的统计相关性。这种相关关系对电力系统的整体稳定性和可靠性有着重要影响。例如，当多个风电场同时低出力时，可能导致电力供应不足；而当多个风电场同时高出力时，则可能导致电网电压升高，甚至出现越限风险。因此，在电力系统分析中，需要充分考虑风电场出力之间的相关关系，才能准确评估电力系统的风险，并制定有效的应对策略。

传统的场景生成方法，如基于历史数据的经验方法和基于概率密度函数的参数化方法，往往难以准确捕捉风电场出力之间的非线性相关关系。Copula函数作为一种将边缘分布和相关结构分离的工具，可以灵活地构建多维联合分布，并有效捕捉变量之间的非线性相关关系。因此，基于Copula函数的场景生成方法，近年来在风电出力建模和电力系统分析中得到了广泛应用。

本文将深入探讨考虑多风电场出力Copula相关关系的场景生成方法，旨在为电力系统规划、运行和风险评估提供更准确、更可靠的工具。

2. 风电场出力相关性分析

风电场出力之间的相关性是指不同风电场出力在统计上的依赖关系。这种相关关系受到多种因素的影响，主要包括：

• 地理位置:

   相近地理位置的风电场更容易受到相同或相似气象条件的影响，导致出力呈现正相关关系。

• 气象条件:

   例如，同一气旋系统可能同时影响多个风电场，导致这些风电场出力呈现同步变化趋势。

• 风机类型和控制策略:

   不同风机类型的出力特性有所不同，采用不同的控制策略也会影响风电场的出力表现。

• 电网结构:

   电网结构对风电场的出力波动具有平滑作用，相邻风电场可能因为电网的互联而呈现更强的相关性。

准确理解和建模风电场出力之间的相关关系，对于电力系统的稳定运行具有重要意义。高估相关性可能导致对系统风险的低估，而低估相关性则可能导致对系统成本的过高估计。

传统的相关系数，如Pearson相关系数，只能反映变量之间的线性相关关系，无法捕捉复杂的非线性相关关系。因此，需要采用更高级的统计方法，如Copula函数，来更准确地描述风电场出力之间的相关关系。

3. Copula函数理论基础

Copula函数是一种将边缘分布和相关结构分离的工具，可以用来构建多维联合分布。其核心思想是将多个随机变量的边缘分布转化为均匀分布，然后通过Copula函数将这些均匀分布连接起来，从而构建多维联合分布。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]黎静华,文劲宇,程时杰,等.考虑多风电场出力Copula相关关系的场景生成方法[J].中国电机工程学报, 2013, 33(16):30-36.DOI:CNKI:SUN:ZGDC.0.2013-16-006.

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