计及相关性的含风电场和光伏电站电力系统可靠性评估

【摘要】：随着世界经济的快速发展，以及近年来环境污染的加剧，气候资源开发利用，特别是对风能、太阳能等可再生能源的开发利用，成为可持续发展的能源战略决策之一。风能与太阳能开发利用的巨大潜力推动着风电场和光伏电站的大规模建设，由于风能与太阳能的随机性和间断性特点，使得风电场和光伏电站对电力系统可靠性产生与常规能源不同的影响。因此，研究风电场和光伏电站对电力系统可靠性的影响，对实际电力系统规划具有重要的理论指导意义和实际应用价值。 随着风电场和光伏电站数量的增加以及容量的增大，迫切需要建立更加准确的风电场和光伏电站的可靠性模型。本文首先对风电场风速的概率分布模型进行了研究，提出了一种风速的非参数核密度估计模型，并且提出了两个多变量相关性模型，并将它们分别应用于含风电场的发电和发输电系统可靠性评估，以及含风电场和光伏电站的发输电系统可靠性评估中。 风电场风速概率分布描述了风能资源的统计特性，是风电场规划和可靠性评估的基础。本文提出了一种基于非参数核密度估计的风速概率分布模型。该模型不需要风速概率分布的任何假设，因而不需要评估概率分布的特性参数。基于具有不同核函数的两个非参数核密度估计函数之间的均方积分误差最小的原理，提出了一种计算该模型中最优带宽的方法。基于十个风电场的实际风速数据，考查了已有学者提出的十个传统参数分布函数和该模型的适用性。进行了两个统计量的拟合优度，风速数据离散分布和理论概率密度分布之间的均方根差，分布模型与实际风速直方图直观上的匹配水平等方面的对比分析。这些统计量检验和后验检验表明，风速的非参数核密度估计模型比传统参数分布模型有更好的适用性。 随着风电场的建设，一个地区常常出现多个风电场接入电力系统。距离较近的风电场风速之间存在相关性。因此，在对含多个风电场的电力系统进行可靠性评估时，模拟多个风电场的风速样本应该考虑风电场风速之间的相关性，风电场风速之间的相关性经常采用线性相关矩阵来表达。本文提出了风速变量服从任意概率分布的风电场风速改进相关性矩阵模型。该模型首先将非正态风速分布的相关矩阵转换成一个正态分布的相关矩阵，然后通过随机抽样产生满足这个正态分布相关矩阵的正态变量，最后通过反变换法将正态变量转换成服从原非正态分布相关矩阵的风速变量。该模型消除了目前被广泛使用的传统相关矩阵法中要求正态分布的假设。同时把该模型应用于含风电场发电系统可靠性的蒙特卡洛模拟过程中。算例表明：与传统相关矩阵法相比，所提出的模型和方法能更好地表达风电场风速之间的相关性，提高了含风电场的发电系统可靠性评估精度。 在含多个风电场的电力系统中，大多数情况下线形相关性很好地表达了风电场风速间的实际相关性。但是某些情况下，风速之间可能包含非线性的相关结构，发展能处理非线性相关性的多风电场风速相关模型是必要的。本文建立了一种基于Copula函数的多元风速相关性模型。该模型的特点是把风速变量边缘分布和风速变量间的相关结构分开表达。该模型通过分步参数估计法分别估计出边缘分布的参数和各个常用Copula函数中的参数，然后通过经验Copula函数与理论Copula函数之间的最小欧式距离来选择最优Copula函数，最后用这个最优Copula函数通过一种条件抽样法来产生相关风速样本。并把该模型应用于含风电场发输电系统可靠性评估的蒙特卡洛模拟过程中。算例表明：与传统相关矩阵法相比，用Copula函数法产生风速数据时，可以更好地保持历史风速数据的概率分布特性，基本统计量以及相关结构。两种方法分别应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估中，结果表明：传统相关矩阵法会造成对系统可靠性指标的过低估计。 目前随着我国大型光伏电站的建设，和大型风电场一样，一些光伏电站也已经陆续接入电力系统中。所以需要对同时含有风电场和光伏电站的电力系统进行研究。在同时含有风电场和光伏电站的发输电系统中，其可靠性决定于多个因素，包括风电场风速和光伏电站光照的概率分布函数，可再生能源的渗透水平，以及风电场风速、光伏电站光照和节点（或地区）负荷之间的相关性等。本文把改进相关矩阵法扩展并建立了模拟风电场风速、光伏电站光照和节点（或地区）负荷之间相关性的模型。算例表明：在含风电场和光伏电站的发输电系统可靠性评估中，考虑风速、光照和节点（或地区）负荷之间相关性是重要的和必要的，否则会造成系统可靠性指标的低估或高估。 【关键词】：风能 太阳能 概率分布 相关性 可靠性评估
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM732;TM614;TM615
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 选题背景和研究意义11-12
• 1.2 风力和光伏发电发展现状12-15
• 1.3 风电场风速概率分布模型15-16
• 1.4 多风电场风速相关性模型16-17
• 1.4.1 基于线性相关性的多元风速模型16-17
• 1.4.2 基于非线性相关性的多元风速模型17
• 1.5 含风电场的发电系统可靠性评估17-18
• 1.6 含风电场的发输电系统可靠性评估18-19
• 1.7 考虑风速和光照以及地区负荷之间相关性的发输电系统可靠性评估19
• 1.8 本文主要内容19-21
• 2 基于核密度估计的风速概率分布模型21-37
• 2.1 引言21-22
• 2.2 风速的传统参数分布模型22
• 2.3 风速概率分布模型的非参数核密度估计22-26
• 2.3.1 非参数核密度估计的概念22-23
• 2.3.2 最优带宽确定方法23-26
• 2.4 拟合性能评估26-27
• 2.4.1 χ~2检验26
• 2.4.2 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验26-27
• 2.5 结果及分析27-36
• 2.5.1 风速数据27-28
• 2.5.2 传统风速分布模型的参数和非参数核密度估计模型中带宽的估计28
• 2.5.3 两个统计量检验拟合优度的对比28-32
• 2.5.4 直方图和理论概率分布之间的对比32-36
• 2.6 本章小结36-37
• 3 计及风速相关性的发电系统可靠性评估37-57
• 3.1 引言37-38
• 3.2 服从正态分布的风速相关性模拟38-39
• 3.3 服从任意分布的相关性风速的模拟39-42
• 3.3.1 转换正态分布为任意分布39-40
• 3.3.2 由 C_x计算 C_z的方法40-41
• 3.3.3 ρ_z(i,j) 的数值求解过程41
• 3.3.4 服从任意分布的相关风速样本的产生41-42
• 3.4 含具有风速相关性的风电场的发电系统可靠性评估42-44
• 3.5 本章提出的风速相关性模型的验证44-48
• 3.6 算例分析48-55
• 3.6.1 四个风电场风速服从 Weibull 分布48-50
• 3.6.2 四个风电场风速服从不同的参数分布函数50-51
• 3.6.3 四个风电场风速服从非参数核密度分布函数51-53
• 3.6.4 风电场风速相关水平的影响53-55
• 3.7 本章小结55-57
• 4 计及风速相关性的发输电系统可靠性评估57-71
• 4.1 引言57
• 4.2 传统相关矩阵法模拟风速相关性时的线性特点57-58
• 4.3 基于 Copula 函数的风速相关性模型58-62
• 4.3.1 Copula 函数和秩相关系数58-61
• 4.3.2 基于 Copula 函数的风速相关性模拟61-62
• 4.4 含风电场的发输电系统可靠性评估步骤62-64
• 4.5 算例研究64-70
• 4.5.1 选取最优 Copula 函数64-65
• 4.5.2 Copula 函数法与传统相关矩阵法的对比验证65-68
• 4.5.3 含风电场的发输电系统可靠性评估算例68-70
• 4.6 本章小结70-71
• 5 计及风速和光照以及负荷之间相关性的发输电系统可靠性评估71-93
• 5.1 引言71-72
• 5.2 可再生能源和节点负荷的概率分布模型72-74
• 5.2.1 年负荷曲线概率分布模型72-73
• 5.2.2 风电场风速概率分布模型73
• 5.2.3 光伏电站光照概率分布模型73-74
• 5.3 风速和光照以及节点（地区）负荷之间的相关性模型74-77
• 5.3.1 正态分布到非正态分布的转换74-76
• 5.3.2 计算正态分布变量 Y_i和 Y_j之间的相关系数76
• 5.3.3 产生风速、光照和节点（地区）负荷的相关性样本76-77
• 5.4 考虑风速和光照以及节点（地区）负荷之间相关性的发输电系统可靠性评估77-79
• 5.5 算例分析79-91
• 5.5.1 数据和系统以及研究条件79
• 5.5.2 分布函数参数的验证79-80
• 5.5.3 风电场和光伏电站的累积功率输出和地区负荷概率分布的验证80-83
• 5.5.4 相关系数的验证83-87
• 5.5.5 发输电系统可靠性评估87-89
• 5.5.6 相关性水平对系统可靠性的影响89-91
• 5.6 本章小结91-93
• 6 结论93-95
• 致谢95-97
• 参考文献97-105
• 附录105-115
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文105
• B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目105
• C. IEEE-RTS 可靠性测试系统105-111
• C.1 负荷模型105-108
• C.2 发电数据108-109
• C.3 输电数据109-111
• D. 三次样条插值111-115

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