考虑输出功率相关性的光伏电站典型场景生成方法研究

陈颢元，蒋玮，韩俊

(1.东南大学电气工程学院,江苏 南京 210096；2.国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，江苏 南京 210008)

0 引言

当前，分布式光伏发电在配电网中的渗透率逐年提升[1—7]。由于光伏发电系统输出功率本身具有极强的随机性和波动性，有效评估配网系统电压风险的需求变得日益迫切。概率潮流计算是一种评估配网系统电压风险的重要手段[8—11]。在使用模拟法进行概率潮流计算时，其准确性很大程度上取决于输入变量建模的准确性[12—15]。因此，在光伏接入评估等计算应用时，应综合考虑各因素对光伏电站输出功率的影响，生成典型性的场景模型作为蒙特卡洛方法的抽样对象[16—18]。

目前，配电系统的光伏输出功率建模仍不完善，这是由于传统使用的Beta、Weibull等概率模型往往不能真实地反映实际运行状态[19—20]。在光伏高渗透率配电系统中，一个集中区域内往往存在多个光伏电站，其参数、地理位置和运行时间之间均存在相关性。为考虑电站之间的相关性，文献[21—22]在光伏电站建模中分别引入了NATAF变换和Cholesky分解。文献[23]使用Copula函数直接获取各光伏电站输出功率的联合概率分布。文献[24]提出混合Copula函数建模法，使用欧式距离判定最优Copula函数。该文献指出：受气象、光照、运行方式等外界条件影响，各光伏输出功率之间的相关性可能会发生变化，单一的概率模型不能很好地应对外界条件的变化。文献[25]提出利用K-means聚类和Copula函数来建立多场景概率模型，其中K-means聚类的参数确定常依赖经验。……