含風(fēng)電場(chǎng)的隨機(jī)生產(chǎn)模擬.pdf

1、風(fēng)電是最具競(jìng)爭(zhēng)力的低碳能源，但風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)整體能耗與CO2排放量具有兩面性，一方面風(fēng)電替代火電，可減少CO2的排放，降低燃料成本;另一方面，其他機(jī)組為消納風(fēng)電波動(dòng)性增加了額外的燃料成本和CO2排放量，稱(chēng)為風(fēng)電的負(fù)面CO2效應(yīng)。此外，由于風(fēng)電的日出力模式變化頻繁，短期的運(yùn)行數(shù)據(jù)不能反映出風(fēng)電接入后對(duì)系統(tǒng)成本和可靠性的長(zhǎng)期影響，因此需要一個(gè)長(zhǎng)過(guò)程的仿真工具有效地模擬風(fēng)電接入對(duì)電力系統(tǒng)整體能耗與CO2排放量的影響。
　　 現(xiàn)有的含風(fēng)

2、電場(chǎng)的隨機(jī)生產(chǎn)模擬方法主要有蒙特卡羅模擬法和解析法。根據(jù)是否模擬電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)隨時(shí)間序列的變化，蒙特卡羅模擬法又可分為序貫蒙特卡羅模擬法和非序貫蒙特卡羅模擬法。由于風(fēng)電和負(fù)荷的時(shí)變性，含風(fēng)電場(chǎng)的隨機(jī)生產(chǎn)模擬使用最廣泛的是序貫蒙特卡羅模擬法，但該方法的收斂速度與樣本容量的平方根成反比，而且模擬次數(shù)過(guò)少會(huì)影響模擬結(jié)果的可靠性，存在運(yùn)算量較大、計(jì)算精度難以保證等缺點(diǎn)，并且序貫蒙特卡羅模擬法比一般的蒙特卡羅模擬法開(kāi)銷(xiāo)要大。解析法的數(shù)學(xué)模型清晰

3、，在分析全部場(chǎng)景概率分布后，可得到精確的解，但解析法隨著系統(tǒng)中元件數(shù)量的增加，系統(tǒng)場(chǎng)景數(shù)量將呈指數(shù)增長(zhǎng)，因此，常用于系統(tǒng)規(guī)模較小，結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單的電力系統(tǒng)中。故出現(xiàn)了2種簡(jiǎn)化的解析法，序列運(yùn)算理論和通用生成函數(shù)法。序列運(yùn)算理論以數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域中的序列卷積為出發(fā)點(diǎn)，能夠合理地反映離散型隨機(jī)變量之間的各種運(yùn)算，具有計(jì)算量小，狀態(tài)空間非指數(shù)增長(zhǎng)等特點(diǎn)，為解決不確定性隨機(jī)性問(wèn)題提供了途徑，該方法在國(guó)內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，但在國(guó)外還有待于繼續(xù)推廣。通用

4、生成函數(shù)法(universal generating function，UGF)是一種簡(jiǎn)潔、高效的離散隨機(jī)變量組合運(yùn)算工具，為系統(tǒng)的狀態(tài)列舉提供了一種系統(tǒng)的方法，能夠代替復(fù)雜的離散隨機(jī)變量運(yùn)算，減少了運(yùn)算負(fù)擔(dān)，并且可以根據(jù)需要定義不同的算子進(jìn)行運(yùn)算，在多狀態(tài)系統(tǒng)可靠性評(píng)估中得到了廣泛應(yīng)用。但其傳統(tǒng)的應(yīng)用中忽略了時(shí)序性，評(píng)估結(jié)果粗糙，并且存在狀態(tài)數(shù)爆炸問(wèn)題。為此，提出了基于改進(jìn)UGF法的隨機(jī)生產(chǎn)模擬算法。
　　 首先，采用主成分分

5、析法(principal component analysis，PCA)和分層聚類(lèi)法相結(jié)合的方法獲得典型風(fēng)電出力時(shí)序樣本，然后采用均攤法建立風(fēng)電出力UGF模型。在建立UGF模型時(shí)，通過(guò)選擇合適的公因子，將狀態(tài)值化為公因子的整數(shù)倍，以有效抑制狀態(tài)數(shù)指數(shù)增長(zhǎng)，緩減了狀態(tài)數(shù)爆炸問(wèn)題。
　　 其次，對(duì)聚類(lèi)后的時(shí)序風(fēng)電出力模式進(jìn)行UGF建模，得到時(shí)序UGF模型，該模型既可以體現(xiàn)風(fēng)電出力的波動(dòng)性，也可以體現(xiàn)風(fēng)電出力的不確定性，克服了傳統(tǒng)UG