風-光-負荷典型場景縮減方法及在電網規(guī)劃中的應用.pdf

1、電力系統(tǒng)中長期規(guī)劃和運行調度均涉及對大量的場景和方案進行分析評價。風力和光伏電站的輸出功率隨風能和太陽輻射變化，受天氣、季節(jié)、區(qū)域等變量影響具有較強的隨機性、波動性和間歇性的特征。風電/光伏的大規(guī)模并網影響電力實時平衡威脅電網安全，對電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行提出更高的要求，對提高電力系統(tǒng)風電/光伏發(fā)電并網接納能力提出嚴峻挑戰(zhàn)。場景分析過程中考慮風/光電出力和負荷變化的隨機性、不確定性等特征會進一步增加計算復雜和計算時間。為兼顧計算效率和數據變

2、化特征，本文研究了一種典型場景縮減方法，對計算區(qū)域內大量風/光電出力和負荷原始數據進行聚類劃分，以精簡數據、減少計算量，形成能夠反映計算周期內歷史數據變化特征的典型縮減場景集。研究典型場景縮減方法對電網規(guī)劃設計、風/光電接納能力評估、電源優(yōu)化配置、儲能規(guī)劃及運行調度等都具有重要意義。
　　首先本文重點研究了電網系統(tǒng)中風/光/負荷的場景特性和電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行中涉及的風/光/負荷場景分析問題。研究了風/光/負荷的隨機性、波動性和間歇

3、性等固有特性，同時對風/光/負荷的日內、日間和季節(jié)數據統(tǒng)計變化規(guī)律進行了分析。本文較全面的對電力系統(tǒng)研究領域涉及的場景分析方法進行了總結，包括場景生成方法和場景縮減方法，并在確定性的場景縮減研究基礎上提出了一種典型場景縮減方法。
　　本文針對典型場景縮減方法中涉及的聚類分析算法關鍵技術進行了系統(tǒng)介紹，重點研究了一種改進的k-means聚類算法，并使用該聚類算法進行場景縮減、合并。為檢驗基于改進的k-means聚類算法進行場景縮減分