基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的光伏电站可靠性评估

为了对大型光伏电站进行可靠性评估,首先建立了光伏电站各主要元件的可靠性评估模型,然后定义了光伏电站可靠性评价指标体系,最后采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对光伏电站可靠性进行了评估。在光伏阵列建模过程中,以误差作为限制条件采用向后场景削减技术对其状态进行了削减和划分,在保证一定精度的同时简化了抽样过程。通过对某大型光伏电站可靠性评估算例,对比分析了MCMC方法和蒙特卡洛(MC)法的指标计算结果、收敛速度和稳定性,结果验证了该方法的评估结果与MC方法结果一致,在相同的收敛条件下所需抽样次数更少,速度更快。

基于混合高斯模型与Copula函数结合的光伏电站功率相依结构建模

考虑光伏电站输出功率概率分布特点以及光伏电站间输出功率的相关性,结合混合高斯模型(GMM)和混合Copula函数,提出一种光伏电站间输出功率相依结构模型。以青海2个光伏电站的实测数据为例进行分析,对原始数据进行清洗,基于此将提出的模型与常规基于核密度估计的Copula函数模型进行对比,验证所建模型的有效性。

考虑光伏功率相关性的随机潮流方法

光伏发电属于典型的间歇性能源,且同一地区的光伏出力相关性显著。在含光伏电站的系统随机潮流中,综合考虑多维光伏功率的相关性对于分析光伏电站接入对电力系统的影响具有重要意义。文中提出了计及多个光伏电站出力相关性的随机潮流方法,该方法采用了Pair Copula函数对多个光伏电站的出力进行相关性建模,综合考虑了电站出力两两之间不同的相依结构。同时,将数字交错技术融入拟蒙特卡洛法中,对现有的随机潮流方法进行了改进,有效提高了算法的收敛速度。以美国德克萨斯州光伏电站基地的出力历史数据为例,分别在IEEE 30节点系统和IEEE118节点系统中进行仿真计算,验证了所提方法的有效性。