风/光发电功率特性分析及模拟算法研究

随着风能与光伏发电技术的发展,风/光发电的规模越来越大,其并网运行规模也在扩大。然而,风能与光伏发电的间歇性和随机性使得大规模风／光并网对电网的电能质量、稳定性及可靠性产生了不利影响。为此,构建准确、合理的风／光发电功率的时间序列模拟模型,对于电网的规划运行有极其重要的意义。本文针对于风／光发电功率的特性及其时间序列建模展开了研究。首先对于文中需要用到的基本方法和数据处理的基础内容进行了介绍。建立了包括统计特征参数、相关性、概率分布特性等的模型评价指标体系。为特性研究和模型建立的方便给出了风/光发电功率数据预处理的方法。然后基于实际风电场和光伏电站功率数据分别定义和研究了风能发电功率特性和光伏发电功率特性。其中对于光伏功率的特性研究主要包括日特性、季节特性、天气特性和波动特性。对于风功率的特性研究包括日特性、波动特性和状态转移特性。最后基于马尔科夫链模型考虑光伏发电功率的季节特性、日特性、天气特性和波动特性建立了改进马尔科夫链光伏功率时间序列模型。并利用实际光伏功率数据建立改进模型得到仿真数据。通过仿真数据与历史序列的对比验证了改进模型生成数据的有效性；通过原始模型和改进模型仿真数据的对比证明了对模型改进的必要性。同样考虑了风功率的波动特性建立了改进马尔科夫链风功率时间序列生成模型。基于风功率实测数据分别生成原始马尔科夫链模型仿真数据和改进模型数据。通过两种仿真数据与历史序列关于评价指标的对比结果验证了改进风功率模型仿真数据的有效性和准确性。