【摘 要】
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随着风电利用率的大规模提高,应用典型场景法应对风电机组出力的不确定性具有重要意义.针对多风电场出力之间的时空相关性提出一种改进的场景生成与缩减方法,并提出评价方法来检验生成场景的质量.该方法应用指数函数法构建体现风电时间相关性的多元变量协方差矩阵,应用Copula函数建立多风电场空间相关性模型,通过对随机数与历史数据的累积概率分布函数进行时空相关非线性变换与等概率逆变换生成大量初始场景.改进K-means聚类方法,通过手肘法与聚类有效性指标综合确定最优聚类数目后,缩减得到代表性时空相关风电场景.最后通过4
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,江苏南京211103;山东大学电气工程学院,山东济南250061;丹麦科技大学电气工程系,丹麦灵比2800;嘉兴国电通新能源科技有限公司,浙江嘉兴314000
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随着风电利用率的大规模提高,应用典型场景法应对风电机组出力的不确定性具有重要意义.针对多风电场出力之间的时空相关性提出一种改进的场景生成与缩减方法,并提出评价方法来检验生成场景的质量.该方法应用指数函数法构建体现风电时间相关性的多元变量协方差矩阵,应用Copula函数建立多风电场空间相关性模型,通过对随机数与历史数据的累积概率分布函数进行时空相关非线性变换与等概率逆变换生成大量初始场景.改进K-means聚类方法,通过手肘法与聚类有效性指标综合确定最优聚类数目后,缩减得到代表性时空相关风电场景.最后通过4项评价指标,对生成场景的波动性、相关性、可靠性等进行质量检验.算例分析表明,与其他方法相比,所提方法生成场景的波动性、爬坡情况和时空相关性均与历史数据更贴合,具有更高的实测值覆盖率.
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分析了聚合过程中影响悬浮法聚氯乙烯树脂粒径的因素,从分散体系、聚合条件、聚合温控3个方面采取了改进措施.
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