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风能、太阳能等可再生能源的波动性与间歇性不利于电网的安全稳定运行。多能源联合发电是减小独立电源波动性的有效方法,也是未来电力系统的重要发展方向。波动特性研究是多能源互补的前提条件,因此以波动特性为基础,对多能互补特性的深入研究具有重要意义。目前存在波动与互补特性评价指标体系不完善,对风光水三种能源互补特性的研究较少等问题。基于以上问题,论文的主要工作如下:(1)构建了时间序列波动性与多能源互补性评价指标体系。为了对时间序列波动和互补特性进行全方位评价,考虑局部与整体波动特性,从瞬时波动、连续爬坡、离散程度以及最大波动四个方面建立了波动性评价指标体系,并以此为基础,建立了多能源互补性评价指标体系。(2)开展了风速时间序列时空波动特性研究。应用波动性评价指标体系分析了风速时间序列日/节气/季节尺度的波动特性,并引入Copula函数研究了不同机组位置处的风速相关性。其创新点在于应用波动性评价指标体系,全面描述波动特征;考虑到节气与气象的密切联系,以中国传统节气作为时间尺度开展研究。结果发现提出的波动评价指标体系弥补了单一指标的不足,全面细致地描述了风速时间序列波动特征;不同节气波动特征差异较大,节气比月份更为细致和准确地描述了风速波动特性;风速的空间相关程度与空间距离和机组是否相邻有关。(3)研究了中国某地区风电、光伏和水电的日/节气/季节尺度的波动特性和互补特性。其创新点在于从相邻时间窗口的波动特性和连续时间窗口的持续爬坡两个角度研究了互补特性;提出了基于t-分布邻域嵌入降维算法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)与 K-means 聚类的典型日筛选方法,以解决高维度并且数据特征复杂的特征提取问题。案例结果表明,提出的互补评价指标比Copula函数互补性评价结果更为准确全面;所述典型日筛选方法科学合理,可应用于多能互补日特性研究;最终通过互补程度影响因素分析以及互补优化研究,发现调整风电/光伏发电比例,可减小联合发电波动性,优化互补程度并且提高发电量。文章的研究成果为可再生能源波动和互补特性研究提供了方法,为可再生能源联合电站电源规划和优化电网调度提供了参考,对减小可再生能源的波动影响,充分发挥联合发电的互补特性具有重要意义。