本文選題：光伏發(fā)電 + 隨機時間序列生成　； 參考：《中國電機工程學(xué)報》2017年07期

【摘要】：為了更好地研究光伏并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的影響,該文提出一種考慮時空相關(guān)性的光伏出力序列生成算法。首先針對國內(nèi)外多個光伏電站的實測出力曲線進行分析,結(jié)合太陽輻射規(guī)律性變化趨勢、每日總體大氣衰減情況、局部云層擾動等影響光伏出力的3個主要因素,將光伏出力分解為理想出力歸一化曲線、幅值參數(shù)和隨機分量3種成分。在此基礎(chǔ)之上,提出利用典型日數(shù)據(jù)的理想出力提取方法和基于向量自回歸模型(vector auto-regressive,VAR)的幅值參數(shù)序列生成方法。前者能夠精確描述光伏出力的規(guī)律性變化趨勢,后者不僅可有效保持單光伏電站的出力均值、方差、概率分布等重要統(tǒng)計特性,還能較好地表征多個光伏電站之間的空間相關(guān)性。隨機分量經(jīng)驗證滿足t location-scale分布,可通過蒙特卡羅抽樣生成。最后,利用甘肅6個光伏電站及德國5個區(qū)域級光伏出力數(shù)據(jù)對所提方法的有效性進行仿真驗證。
[Abstract]:In order to better study the influence of photovoltaic (PV) grid connection on power system, this paper proposes an algorithm for generating photovoltaic force series considering the temporal and spatial correlation. Firstly, the measured output curves of many photovoltaic power stations at home and abroad are analyzed, and three main factors affecting photovoltaic output are analyzed, such as the trend of solar radiation regularity, the daily total atmospheric attenuation, the local cloud disturbance, and so on. The photovoltaic force is decomposed into three components: ideal force normalization curve, amplitude parameter and random component. On the basis of this, an ideal extraction method based on typical daily data and a method to generate amplitude parameter sequences based on vector autoregressive model (vector auto-regressive VAR) are proposed. The former can accurately describe the regular trend of photovoltaic output, while the latter can not only effectively maintain the mean, variance, probability distribution and other important statistical characteristics of a single photovoltaic power plant. The spatial correlation between several photovoltaic power stations can also be well characterized. It is proved that the random component satisfies t location-scale distribution and can be generated by Monte Carlo sampling. Finally, the validity of the proposed method is verified by using six photovoltaic power stations in Gansu and five regional PV output data in Germany.
【作者單位】： 強電磁工程與新技術(shù)國家重點實驗室(華中科技大學(xué));ABB(中國)有限公司 ABB中國研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51577075) 國家重點研發(fā)計劃智能電網(wǎng)技術(shù)與裝備專項項目(2016YFB0900400,2016YFB0900403)~~
【分類號】：TM615

【參考文獻】

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本文編號：1922326