光伏时空概率模型及其在电力系统概率分析中的应用

【摘要】：光伏发电具有绿色环保、无污染等优点，近年来得到了持续快速发展。然而，光伏发电属于典型的间歇式能源，输出功率严重依赖于辐照度等气象因素，具有较强的随机波动性，光伏发电的大规模接入将给电力系统的安全稳定、经济运行带来新的挑战。因此，需要利用概率理论和方法，充分考虑光伏功率的不确定性，定量评估光伏接入给电力系统规划与运行带来的深刻影响，为运行人员提供全面、科学的参考信息以及辅助决策信息。 本文在国家自然科学基金资助项目“输电网中长期状态的精细化模拟与概率评估的基础理论研究”(51177178)以及国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目“含分布式电源的微电网关键技术研发”(2011AA05A107)的支持下，对考虑光伏电源输出功率随机性/时间相关性/空间相关性的概率建模方法，以及含光伏电力系统的概率潮流/概率最优潮流分析方法等基础性问题展开深入研究，并将其应用到电力系统与虚拟电厂的安全性和经济性分析中。具体内容如下： 1)基于非参数核密度估计的单变量光伏概率建模方法 针对现有光伏概率建模中需要假设参数分布和不能全面考虑各种随机因素影响的缺点，本文提出基于非参数核密度估计理论直接建立光伏电源输出功率的概率模型，并给出一种不依赖于总体真实分布的最优带宽改进模型和基于拟合优度检验及后验检验的综合检验指标。用地处重庆及杭州的光伏电站的实测数据进行仿真分析，验证了所提光伏概率建模方法和带宽选取方法的正确性、有效性以及对不同日照条件下光伏功率随机特性的适应性。 2)考虑空间相关性的光伏-负荷概率建模方法 位于相邻地区的光伏电源输出功率之间、光伏功率与气象条件敏感负荷之间存在一定的空间相关关系。现有研究在处理此类相关关系时，仅讨论了光伏的Beta概率模型，对光伏无法采用Beta等常规参数分布建模的情况，尚未涉及。针对该问题，本文基于等概率转换原则提出了一种考虑空间相关性的光伏-负荷概率建模方法，该方法能够处理服从任意分布的光伏和光伏、光伏和负荷之间的空间相关关系。在此基础上，结合Monte Carlo模拟，给出了一种考虑光伏-负荷空间相关性的概率潮流计算方法，并进一步引入中值拉丁超立方抽样技术以提高计算效率。以美国某光伏电站的实测数据和69节点配电系统为算例，验证了所提方法的有效性，并定量分析了光伏-负荷的相关性水平对配网安全、经济运行的影响。 3)考虑时间相关性的光伏概率建模方法 基于条件概率和两变量核密度估计理论，提出一种考虑时间相关性的光伏概率建模方法，该方法不仅可以计及光伏电源各时刻输出功率的随机波动性和相关性，而且还能够充分考虑光伏电源日功率输出起止时刻的不确定性。另外，针对所提时序建模概率方法，基于舍选法建立了光伏功率时序曲线的随机抽样方法。最后，应用美国、中国三座光伏电站输出功率的实测数据和34节点配电系统进行仿真分析，验证了所提方法的有效性及其对配电网日线损概率评估的适应性。 4)基于随机响应面法的含光伏电力系统概率潮流计算方法 基于随机响应面法提出了一种含光伏电力系统的概率潮流计算方法，并针对配点选择这一关键问题，引入基于线性无关原则的最优配点选择方法，进一步提高了概率潮流的计算速度和模拟精度。该方法能够快速、准确地实现概率潮流分析，无需借助级数展开式即可获取输出变量的概率分布，而且能够充分考虑光伏的非参数分布情况以及光伏-负荷之间的相关关系。以34节点配电系统和IEEE39节点输配电系统进行仿真分析，验证了所提算法的有效性，并分析了不同光伏概率模型及光伏-负荷相关性水平对概率潮流计算结果的影响。 5)含光伏虚拟电厂的概率最优潮流分析 为定量分析光伏、负荷等随机因素对虚拟电厂经济运行的影响，本文建立了含光伏虚拟电厂的概率最优潮流模型，并结合随机响应面和内点法提出一种概率最优潮流计算方法。所提最优潮流模型的目标函数中考虑了分布式能源(DER,distributed energy resource)和常规火电机组的发电费用、虚拟电厂的外购电费用以及虚拟电厂作为所辖DER总体的代表向外网售电的收益；约束条件中计及了DER出力上下限等技术约束以及网络安全约束等。算法方面，以内点法作为最优潮流的算法，并基于随机响应面法评估光伏及负荷的随机波动对最优潮流结果的影响。用IEEE30节点改进算例系统，验证了本文所提概率最优潮流分析方法的有效性，并对比分析了光伏接入以及不同光伏概率模型、光伏-负荷相关性水平对虚拟电厂经济运行的影响。 【关键词】：光伏发电 非参数核密度估计 相关性 随机响应面法 虚拟电厂
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-12
• 1 绪论12-26
• 1.1 选题背景及研究意义12
• 1.2 光伏发电的发展现状12-13
• 1.3 光伏概率建模方法的研究现状13-17
• 1.3.1 单变量的光伏概率建模方法14-16
• 1.3.2 考虑空间相关性的光伏-负荷概率建模方法16
• 1.3.3 考虑时间相关性的光伏概率建模方法16-17
• 1.4 概率潮流的研究现状17-21
• 1.5 虚拟电厂的研究现状21-24
• 1.5.1 虚拟电厂的基本概念21-22
• 1.5.2 虚拟电厂的分类及控制方式22-23
• 1.5.3 虚拟电厂的研究现状23-24
• 1.6 本文的主要研究内容24-26
• 2 基于非参数核密度估计的单变量光伏概率建模方法26-38
• 2.1 引言26-27
• 2.2 基于参数分布的光伏概率模型27
• 2.3 基于非参数核密度估计的光伏概率模型27-28
• 2.4 最优带宽的求解方法28-29
• 2.5 光伏概率模型的检验方法29-31
• 2.5.1 拟合优度检验方法29-30
• 2.5.2 后验检验30
• 2.5.3 综合检验指标30-31
• 2.6 算例分析31-36
• 2.6.1 数据说明31
• 2.6.2 带宽的对比分析31-33
• 2.6.3 参数与非参数光伏概率模型的对比分析33-36
• 2.7 本章小结36-38
• 3 考虑空间相关性的光伏-负荷概率建模方法38-50
• 3.1 引言38
• 3.2 光伏电源输出功率的综合概率建模方法38-40
• 3.3 节点负荷的概率模型40
• 3.4 光伏和负荷相关关系的处理方法40-42
• 3.4.1 基于等概率转换原则的非标准正态分布转换40-41
• 3.4.2 基于 Cholesky 分解的相关标准正态分布转换41-42
• 3.5 光伏-负荷相关随机样本的抽样方法42
• 3.6 基于 Monte Carlo 模拟的概率潮流计算方法42-43
• 3.7 算例分析43-49
• 3.7.1 测试网络及数据43-44
• 3.7.2 考虑空间相关性的光伏-负荷概率建模方法验证44-45
• 3.7.3 光伏-负荷相关性水平对配网安全经济运行的影响分析45-49
• 3.8 本章小结49-50
• 4 考虑时间相关性的光伏概率建模方法50-70
• 4.1 引言50-51
• 4.2 光伏电源输出功率的时序概率模型51-55
• 4.2.1 光伏的单变量核密度估计模型51
• 4.2.2 光伏的多变量核密度估计模型51-54
• 4.2.3 光伏的时序概率模型54-55
• 4.3 光伏电源日功率输出起止时刻的概率模型55-56
• 4.4 光伏功率时序曲线的随机抽样方法56-58
• 4.4.1 舍选抽样法的基本原理56-57
• 4.4.2 光伏功率时序曲线的随机抽样方法57-58
• 4.5 基于 Monte Carlo 模拟的日线损概率评估方法58-59
• 4.6 算例分析59-69
• 4.6.1 测试数据59-60
• 4.6.2 光伏功率时序概率建模方法的验证60-67
• 4.6.3 不同气象条件下的光伏时序概率建模分析67-68
• 4.6.4 配电网日线损的概率分析68-69
• 4.7 本章小结69-70
• 5 基于随机响应面的含光伏电力系统概率潮流计算方法70-96
• 5.1 引言70
• 5.2 随机响应面法的基本原理70-71
• 5.3 基于随机响应面的含光伏电力系统概率潮流计算方法71-80
• 5.3.1 光伏概率模型71-72
• 5.3.2 负荷概率模型72
• 5.3.3 光伏和负荷概率模型的标准化72-73
• 5.3.4 响应的混沌多项式展开73-75
• 5.3.5 混沌展开式中待定系数的计算方法75-78
• 5.3.6 响应概率分布的估计方法78-79
• 5.3.7 输入随机变量相关性的处理方法79
• 5.3.8 基于随机响应面法的概率潮流计算步骤79-80
• 5.4 算例分析80-93
• 5.4.1 测试网络及数据80-82
• 5.4.2 基于随机响应面概率潮流分析方法的性能分析82-87
• 5.4.3 考虑光伏非参数概率模型的概率潮流分析87-90
• 5.4.4 考虑光伏-负荷相关性的概率潮流分析90-93
• 5.5 本章小结93-96
• 6 含光伏虚拟电厂的概率最优潮流分析96-108
• 6.1 引言96-97
• 6.2 虚拟电厂的基本概念97
• 6.3 含光伏虚拟电厂的概率最优潮流模型及分析方法97-100
• 6.3.1 含光伏虚拟电厂的最优潮流模型97-99
• 6.3.2 随机因素的概率模型99
• 6.3.3 基于随机响应面和内点法的概率最优潮流分析方法99-100
• 6.4 算例分析100-107
• 6.4.1 测试网络及数据101-102
• 6.4.2 概率最优潮流求解方法的性能分析102-105
• 6.4.3 含光伏虚拟电厂的概率最优潮流分析105-107
• 6.5 本章小结107-108
• 7 结论与展望108-112
• 7.1 结论108-109
• 7.2 展望109-112
• 致谢112-114
• 参考文献114-124
• 附录124-136
• A 作者在攻读学位期间完成的论文及专利124
• B 作者在攻读学位期间参与的科研项目124-125
• C 69节点配电系统数据125-129
• D 34节点配电系统数据129-131
• E IEEE39 节点系统数据131-134
• F IEEE30 节点系统数据134-136

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