一种多维风电场相关性的优化建模方法

• 作者: 傅雪婷 戴朝华 蒋楠 袁爽 陈维荣
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 多维相关性 模型优化 粒子群优化算法 差分进化算法 PairCopula
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 页码范围: 1359-1367
• 页数: 9页
• 分类号: TK89|TM73
• 字数: 7068字
• 语种: 中文

摘要

随着风电并网规模的不断扩大,出现了同一区域有多个风电场接入的情况.由于区域内不同风电场的出力具有较强的地域相关性,因此,构建一个能准确描述多风电场出力相关性的模型,对含大规模风电场电力系统的运行具有重大意义.文章基于Pair Copula理论构建了7维风电功率的相关性模型,并选取澳大利亚多个风电场出力样本进行实例分析.分析表明,Pair Copula模型能较好地描述高维相关性,但随着维度增加,模型精度有所下降.为此,文章利用智能优化算法(粒子进化算法),首次提出了一种基于Pair Copula模型参数优化的多风电场出力相关性优化建模方法.通过仿真分析表明,与传统方法相比,该方法大大提高了模型精度,验证了所提方法的有效性和优越性,对含多风电场电力系统的运行具有重要参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维荣	西南交通大学电气工程学院	246	3368	29.0	47.0
2	戴朝华	西南交通大学电气工程学院	86	1082	20.0	30.0
3	袁爽	西南交通大学电气工程学院	7	2	1.0	1.0
4	傅雪婷	西南交通大学电气工程学院	4	1	1.0	1.0
5	蒋楠	西南交通大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0