论文总字数：29274字

摘 要

由于传统能源紧缺以及其所带来的严重的环境污染，智能电网的普及与推广使得风力发电在新能源发电中已形成重要地位，目前，世界范围风电场大规模接入电力系统成为主流。

对于同一区域内的多个距离相近的风电场，可以将它们的动力看作来自于同一风源或相关风源，那么它们的风速以及出力之间就具有特定的相关关系。为了描述多风电场出力之间的相关关系，特别是尾部相关性，我们在单风电场出力分布函数已知的情况下，通过 Copula 函数构建不同风电场出力间的联合出力模型。由于风电的随机性和波动性特征，为了计算含风电场的电力系统的随机优化调度问题，提出基于Copula的场景生成方法，针对典型的风电出力场景制定相应的电力系统调度方案。

基于荷兰De bilt与Soesterberg两地理位置相近风电场的风速历史数据，基于改造的 IEEE 30节点系统为算例验证了基于Copula函数的风电出力相关性分析的可行性与准确性，运用K均值聚类算法划分出典型场景，并借助Matlab优化工具箱计算每个场景下电源最优出力。

关键词： 风电出力;相关性; Copula函数;场景生成;经济调度

Abstract

Abstract: Because of the shortage of traditional energy and serious environmental pollution it brings, on the other hand, with the promotion of smart power grids and the important position of wind power generation in generating electricity technology by new energy, the amount of wind farms is increasing in the power system of the whole word.

In the same area, if the distance between several wind farms is too close, they can be regarded from the same or correlative power source of the wind, then there is a specific correlation between wind speed and output of them. In order to describe the relationship between their output and wind speed, especially the tail dependence, in the case of knowing the distribution function of every single wind farm, we build a model describing joint distribution of wind power generation with Copula. Due to the randomness and volatility of wind, in order to study optimization of electrical power system with random variables including wind farms, we propose a method of scenario generation based on Copula and make an operation plan aiming at typical scenes.

Based on the historical sample data from De bilt and Soesterberg close to each other and IEEE 30-bus system after transformation, we verify the feasibility of the analysis of correlation between wind farms. Then, we use k-means algorithm to generate typical scenes and calculate optimal power output in every scene with the optimization toolbox from Matlab.

Key words: wind power generation; correlation; Copula; scenario generation; economic dispatch

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1风电出力相关性分析的研究背景和意义 1

第二章 Copula理论的相关概念 6

2.1 Copula函数的定义及性质 6

2.2 Copula函数分类 6

2.2.1 椭圆Copula 7

2.2.2阿基米德Copula函数 7

2.3Copula的相关参数度量 9

2.3.1Pearson线性相关系数 9

2.3.2 尾部相关系数 9

2.4 Copula函数拟合优度的检验 10

第三章 基于copula函数的两风电场联合出力分布与场景优化 12

3.1单风电场出力的边缘分布函数的研究 12

3.1.1风电历史数据的提取与整理 12

3.1.2单风电场的风速—出力函数关系 12

3.1.3 边缘概率分布函数的核密度估计 13

3.2 Copula函数的选择方法 14

3.3场景的相关定义 16

3.4基于K均值聚类的场景划分方法 17

第四章 含多风电场的电力系统优化问题 19

4.1含多风电场的有功优化建模 19

4.1.1目标函数 19

4.1.2约束条件 19

4.2最优潮流问题的求解 20

4.3算例分析 20

第五章 总结与展望 22

5.1 总结 22

5.2 展望 22

致 谢 24

参考文献 25

第一章 绪论

1.1风电出力相关性分析的研究背景和意义

很长一段时间以来，人类社会使用的能源都是像煤炭，石油，天然气这样的传统能源，目前，传统能源的使用正逐渐带来一些问题，首先，地球上传统能源的储存量是有限的，并非取之不尽，用之不竭，其次，传统能源的使用会带来环境污染，增加二氧化碳排放量，所以当务之急是用清洁的可再生能源与新能源逐渐替代传统能源的地位^[1]。

风力是可再生能源中应用最广泛也是最容易获取，使用技术最为成熟的一种能源。随着智能电网的推广，风力发电也是新能源发电中运用最普及的一种发电方式。大力推广风力发电能解决传统能源不足与环境污染的问题，对我国的可持续发展道路的建设起到关键性作用。经统计，2009年中国的风能资源储存容量（32亿kW）与装机容量(25.3亿kW)能排到世界第一位^[2]，在风能资源如此丰富的基础上，新能源发电与智能电网建设应着重考虑风力发电。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：29274字