考虑风功率预测误差相关性的旋转备用容量优化

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1、第33卷第12期可再生能源Vol.33No.122015年12月RenewableEnergyResourcesDec.2015考虑风功率预测误差相关性的旋转备用容量优化123111包江民，刘德伟，耿天翔，张新松，曹阳，袁越（1．河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心，江苏南京210098；2．中国电力科学研究院，北京100192；3．国网宁夏电力公司，宁夏银川750001）摘要：文章研究了风电场间风功率预测误差相关性对系统备用容量选取的影响。首先，对不同风电场的风功率预测误差及其相互间的关联特性进行了研究，建立联合概率分布模型；其次，建立了考虑其相关性的旋转备用容

2、量优化模型，模型兼顾经济性与可靠性，以火电系统燃料成本与停电损失之和最小为目标，约束条件着重考虑了系统切负荷与弃风概率均小于设定的置信度；最后，算例验证了模型的有效性，可为系统旋转备用容量的优化制定提供参考。关键词：风功率预测误差；相关性；停电损失；旋转备用；蒙特卡罗模拟中图分类号：TM614文献标志码：A文章编号：1671-5292（2015）12-1845-08DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2015.12.0160前言小作为目标，对SR容量进行优化。在考虑风功率为应对自身运行环境的时刻变化，电力系统预测偏差、负荷预测偏差以及机组故障停运

3、等随需预留一定的旋转备用（SpinningReserve，SR）。机因素的基础上，文献[6]，[7]建立了兼顾经济性SR容量一般设为系统负荷的固定比例或单机最和可靠性的SR容量优化模型，对大规模风电并[1]大容量。从本质上讲，该方法仅以系统可靠性为网后的最优SR容量进行了研究。上述研究工作选择标准确定SR容量，而忽略了SR的提供成具有一定的实用价值，可为调度部门提供决策参本。近年来，以风电为代表的可再生能源在我国得考。然而，这些研究工作要么只考虑了单个风电场到迅猛发展，因其具备随机波动特性，大规模风电接入系统的情况，要么仅将多个风电场的随机波并网必将对系统可靠性造成较大影

4、响。传统SR动性做简单的相加，而忽视了相互之间的关联特容量确定方法将难以适用于大规模风电接入后的性，具有一定的局限性。系统，如何从可靠性、经济性角度来探讨系统的现阶段，我国风电开发呈现出集中、连片的特SR容量优化方法将成为非常有实际研究价值的点，即在相对狭小的地理空间内，有多个风电场集[2]~[7]课题。中接入电网。显然，由于处于同一风带，地理位置文献[2]考虑了风电节能环保及提供备用可靠近的风电场具有较强的相关性。现有研究工作[8]，[9]能性的双重效益，研究了风电不确定性对SR容大多关注风电场风速/风功率之间的关联性，量的影响。文献[3]应用场景分析法模拟生成风电而较

5、少有文献关注地理位置相近的风电场风功率功率、负荷及常规机组不确定性模型，综合考虑安预测误差间的相关性。实际上，在电力系统短期/全性和经济性确定系统正负SR容量。文献[4]，[5]超短期调度中，不同风电场风功率预测误差之间提出将系统净负荷（负荷减去风功率）预测偏差视的相关性将显著影响风功率的总体预测误差，进作发电机，其概率函数经离散化得到多状态机组而影响备用水平的确定，有必要对其进行详细分模型，并以系统发电成本和停电损失成本之和最析。因此，本文首先对单个风电场风功率预测误差收稿日期：2015-07-13。基金项目：国家电网公司科技项目（风电/光伏发电多层级优先调度评价技术研

6、究与应用）；国家自然科学基金（51407097）；南通市科技局应用研究项目（BK2013061）。作者简介：袁越（1966-），男，博士，教授，博士生导师，研究方向为电力系统运行分析与控制、电力系统规划与优化、新能源发电技术。E-mail：yyuan@hhu.edu.cn通讯作者：包江民（1990-），男，硕士研究生，研究方向为可再生能源发电技术。E-mail：bao_jiangmin@163.com·1845·可再生能源2015，33（12）的概率特性进行了分析，并引入Copula函数对多特性，涉及的函数均为二元Copula函数。由于个风电场间风功率预测误差的联合概率特

7、性进行Copula函数的种类较多，本文首先采用最短距离[16]建模。在此基础上，建立了系统的SR容量优化模法选择合适的Copula函数，即计算两个风电场型，模型以系统发电成本和停电损失之和最小为风功率预测误差的经验Copula函数与理论Cop-目标，并以切负荷、弃风概率小于置信度水平为约ula函数在样本点处的欧式距离，比较其大小，选束条件，实现了可靠性与经济性之间的平衡。模型取精确度最高的Copula函数；其次，采用极大似[17]求解中，通过蒙特卡罗法（MonteCarloSimulation，然估计法对Copula函数进行参