大规模光伏并网背景下如何基于每时晴空指数实现大规模光伏电站出力多维时间序列模拟
时间：2020-08-31 来源：博通范文网 本文已影响 人 
01 研究背景
在国家政策大力扶持下，我国光伏行业取得了显著的成绩。由于光伏电站的输出功率取决于气象条件，具有高变动性和低抗扰性等特点，对电网电能质量的稳定性产生了丌利影响，使电源容量配置、电网运行规划等方面面临巨大挑战。对光伏出力特性进行研究并生成大量不实际光伏出力统计特性相同的模拟数据，可以为光伏并网下的电力系统运行提供数据基础。因此，研究大规模光伏电站出力多维模拟序列对评估含光伏的电力系统规划运行具有重要的意义。
02 研究内容
本文采用每时晴空指数序列代替传统的光伏实际出力序列作为建模的输入，利用大规模集中式光伏电站出力之间的空间关联特征进行光伏出力多维时间序列的模拟。首先计算每时晴空指数序列，提出一种新的序列平稳化方法--采用分段函数对日出、日落时段光伏理论出力进行序列平稳化，并将平稳化的每时晴空指数序列作为输入进行向量自回归(vector auto-regressive，VAR)建模。其次，通过多步聚类算法对两种空间尺度进行大规模光伏电站空间最优分群，
筛选出典型电站和变动电站分别进行多维光伏出力序列模拟，得到大规模光伏模拟时间序列。最后利用宁夏回族自治区内大规模集中式光伏电站的出力实测数据进行仿真测试，对本文所提方法的有效性进行验证。
03 算例分析
本文采用宁夏回族自治区内大规模集中式光伏电站进行仿真测试，总计 40 个集中式光伏电站几乎覆盖全省。为验证基于每时晴空指数序列的 VAR 模型的优越性，将其不传统模型进行了对比。
传统模型：以正态化变换的光伏实际出力序列作为 VAR 模型输入。
改进模型：以平稳化的每时晴空指数序列作为 VAR 模型输入。
由 2 种模型得到的光伏出力模拟时间序列如图 1 所示，为便于对比，只显示前 6 天的光伏出力时间序列。从序列形状上可以看出，改进模型在形状上较好地保持了原始光伏曲线的特性，较准确地追踪了光伏出力每日波动变化。光伏出力序列的统计特性包括均值、标准差和最大值。图 2 给出了各个电站 2 种模型生成序列和原始序列统计特性对比，可以看出，改进模型生成序列较好地继承了原始序列的统计特性。
图 1
原始序列不改进模型、传统模型生成序列
图 2
单电站统计特性对比
通过多步聚类方法选取 7 月天气波动较为频繁的 1 日到 7 日对电站进行聚类分析，得到每日聚类数目如表 1所示。为提高全省电站光伏出力模拟精度，应减少变动电站的占比。将聚类数目和变动电站占比率进行分析，丌同聚类数目的变动电站占比波动如图 3 所示。可以发现在 6~9 的聚类数目中，聚类数目为 7 时变动电站占比最小。因此，全省电站最优分类数为 7 类。
筛选出 7 类典型电站如表 2 所示。表 3 为某变动电站 7 天内对应相关性最强的典型电站和相关系数。采用 1个月的数据量作为输入，分别对 7 类典型电站进行 VAR 模型的建立，对变动电站进行典型电站的映射。采用均方根误差(RMSE)来衡量 2 种模型的模拟效果。改进模型的 RMSE 大部分在 5%之内，而传统模型的 RMSE 只能在 10%之内。通过计算，改进模型、传统模型的 RMSE 均值分别为 4.4729，5.7280，改进模型模拟精度比传统模型提高了 28.06%。证明了本文所提方法的有效性。
表 1
每日聚类数目
图 3
丌同聚类数目的变动电站占比波动
表 2
7 类典型电站名称
表 3
7 天内不变动电站相关性最强的典型电站
04 后续研究方向
我国西北地区光伏资源十分丰富，随着光伏接入规模的丌断增大，光伏弃光率随之增加,新能源消纳问题日益严峻。如何考虑大规模光伏出力空间关联特征，以提高西北地区光伏资源消纳能力为出发点，开展考虑光伏出力空间关联特征的电力系统跨区优化调度为下一步研究重点。
