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黄丽娟表示,针对该方法的缺点研究出三个解决方案。首先,研究一个概率化典型日出力曲线;另外,开展“8760”概率化表述,即概率化的典型日曲线、场景的降维,以及提取出概率化的场景。
她介绍到源荷耦合的表达方式,首先按时间划分,即将负荷时段划分成高峰时段、低谷时段和腰荷时段,分别对应不同特征的新能源特性。
另外,定义风光出力特征的指标值,提取了三至五个特征因素,用来表征一条新能源的出力曲线。
例如可提取风电的日发电量占比、反调峰特性,去分析与系统调峰平衡的影响。也可以提取高峰时段风电的最小出力和低谷时段风电的最大出力,主要反映新能源对电力系统平衡的影响。但问题还在于一组里有很多曲线,哪条曲线来代表这组的出力,需要再进行筛选。每一组首先按净负荷最大值来进行选取,即选取前50%;再使用第二个指标,反调峰特性来选取,在50%里再选前50%;这时选出1/4的曲线,再根据日出力的峰谷差来选取差值最大的曲线,代表1月的典型出力。光伏也是同样的方法。
通过实践的计算,她总结出源荷特征聚类的方法有以下几个优势。
一是充分考虑新能源跟负荷之间的耦合关系,时间、负荷的时段在曲线选取上都有所表达。
二是聚类得出的曲线是一条实际运行中的真实曲线,保留了波动性。
三是保留部分极端的场景,便于研究风光极端场景下的电力平衡的情况。
黄丽娟提出,“8760”曲线可以使用三个利用小时数表达,一是发电全年利用小时数,二是月度电量的分配曲线,三是主小时的电量分配曲线。
但历史的样本极其有限,在应用中会存在问题,例如广西地区新能源大规模发展,但目前为止可能只有5条“8760”的曲线,这5条聚类效果能否反映真实情况并没有实证。针对“8760”场景主要分析方法是电量的平衡,生成“8760”场景为计算场景,然后基于该场景进行多年的运行模拟,最后基于这个计算的结果统计电量不足跟弃风量等相关的指标。
针对“8760”场景,生成三套概率化的“8760”曲线,针对典型日聚类,筛选出最佳的聚类数,得出相应的日出力曲线,再将它们放入时序的模拟仿真程序中,最后运行出来的结果可以支撑概率化的问题,同时也支撑起极端场景的分析。
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