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文檔簡介
1、隨著能源危機不斷加劇和環(huán)境污染日益嚴重,開發(fā)利用清潔能源以緩解能源和環(huán)境的窘境,已經(jīng)逐漸成為人們關(guān)注的焦點。近年來,我國大力發(fā)展新能源用于發(fā)電,其中以水力和風力發(fā)電兩種形式占主導(dǎo)地位。水力發(fā)電通常通過攔河建壩的方式,其出力具有較好的可控性,因此水電在緩解能源危機和環(huán)境污染問題的同時,還可用于電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻。而風電出力大小由風速提供的機械功率決定,由于風速具有隨機和斷續(xù)的特點,并網(wǎng)后會對系統(tǒng)潮流分布,節(jié)點電壓等帶來較大影響。同時由于不同風電
2、場之間存在在位置和風向等方面的相關(guān)關(guān)系,相鄰風電場之間的出力存在較強的相關(guān)性。本文針對風電場出力的隨機性和相鄰風電場出力的相關(guān)性,提出一種混合藤Copula模型用于建立多維風速之間的相關(guān)性模型,分析其對電力系統(tǒng)運行的影響,并在該模型的基礎(chǔ)上建立對應(yīng)的無功優(yōu)化模型,對并入多個風電場的電力系統(tǒng)進行無功優(yōu)化。
本文中提出了一種結(jié)合聚類分析和藤Copula模型的混合藤Copula模型來描述多維風電場出力之間的相關(guān)性。聚類分析方法根據(jù)多
3、維數(shù)據(jù)之間的不同特性對數(shù)據(jù)進行劃分,從而可以把這些特征分開分析。藤結(jié)構(gòu)的作用是把多維變量之間的相關(guān)性分為變量兩兩之間的相關(guān)性來分析,可以詳細考慮到不同變量兩兩之間的非對稱相關(guān)性,同時能降低多維相關(guān)性分析的復(fù)雜度。兩種方法結(jié)合可以更加細致的考慮到不同情境下風電場出力之間的相關(guān)性,使得所建立的模型更加符合風電場之間的實際相關(guān)性。為驗證所提模型和方法的建模精度和效率,本文在IEEE30節(jié)點系統(tǒng)中并入三個風電場,并以某地三個風電場實際出力的記錄
4、數(shù)據(jù)為對象進行相關(guān)性建模,并對分場景模型按場景個體數(shù)比例進行采樣,合并采樣樣本在并入風電場的系統(tǒng)中進行概率潮流計算,通過與記錄歷史數(shù)據(jù)進行概率潮流計算結(jié)果對比,證明了該方法能較好的描述多風電場出力之間的相關(guān)性。
而后,將本文中提出的建模方法與傳統(tǒng)靜態(tài)無功優(yōu)化模型結(jié)合,建立考慮風電場出力隨機性和相關(guān)性的概率無功優(yōu)化模型,對一種新型的智能優(yōu)化算法—回溯搜索算法進行改進,并應(yīng)用于求解本文中的概率無功優(yōu)化問題,求解以提高系統(tǒng)長期運行經(jīng)
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