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基于相关性建模的多风电场经济调度优化策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球能源结构加速向可再生能源转型的大背景下，风能凭借其清洁、可再生等显著优势，在能源领域的地位日益重要。全球风能理事会发布的《2024年全球风能报告》显示，2023年全球风电行业新增装机容量飙升至117吉瓦，实现了历史性突破，累计装机容量成功跨越1000吉瓦大关，达到1021GW，这标志着风能已成为全球能源格局中不可或缺的力量。中国作为能源需求大国和可再生能源发展的积极推动者，在风电领域同样成绩斐然。截至2022年，我国风力发电累计装机容量已高达36544万千瓦，展现出我国在风电开发利用方面的巨大潜力和积极实践。

随着风电产业的迅猛发展，多个风电场在同一区域集中并网的现象愈发普遍。这些风电场由于地理位置相近，气象条件存在相似性，导致其出力特性往往呈现出复杂的相关性。这种相关性并非简单的线性关系，而是受到多种因素交织影响，包括地形地貌、大气环流、气象系统的时空演变等。准确把握多风电场相关性，对于电力系统调度而言至关重要，已成为保障电力系统安全、稳定、经济运行的关键环节。

在电力系统运行中，风电的接入虽然带来了清洁电力，但也因其固有的随机性和波动性，给系统调度带来了前所未有的挑战。传统电力系统调度基于相对稳定的电源特性构建，而风电的不确定性使得原有的调度策略难以有效应对。多风电场出力的相关性进一步加剧了这种复杂性，当多个风电场出力同时出现波动时，可能导致电力供需失衡，对电网的安全稳定运行构成严重威胁。若不能准确预测和处理这种相关性，电网可能面临电压波动、频率不稳定等问题，甚至引发大面积停电事故，给社会经济带来巨大损失。因此，深入研究多风电场相关性，能够为电力系统调度提供更精准的信息支持，帮助调度人员提前制定应对策略，有效降低风电不确定性对电网的冲击，确保电力系统的安全稳定运行。

从电力系统的经济性角度来看，合理利用多风电场相关性可以显著提升系统运行的经济效益。在传统的电力系统经济调度中，往往忽视了多风电场之间的相关性，导致调度方案不够优化，发电成本居高不下。通过对多风电场相关性的深入分析和建模，可以更加准确地预测风电出力，优化发电资源配置，减少不必要的发电成本。通过联合调度多个相关风电场，可以避免因单个风电场出力波动而频繁调整其他机组出力，降低机组启停次数和调节成本，提高能源利用效率。此外，准确把握多风电场相关性还有助于合理规划电力系统的备用容量，避免因过度预留备用容量而造成资源浪费，从而在保障电力系统可靠性的前提下，实现发电成本的最小化，提高电力系统的整体经济效益。

多风电场相关性研究对于促进风电消纳也具有不可忽视的重要意义。随着风电装机容量的不断增加，风电消纳问题日益突出。由于风电的间歇性和波动性，其发电与负荷需求之间往往存在不匹配的情况，导致大量风电无法及时被电网消纳，造成能源浪费。研究多风电场相关性，可以通过优化调度策略，充分利用不同风电场出力的互补特性，提高风电在电力系统中的消纳能力。当一个风电场出力下降时，其他相关风电场可能出力增加，通过合理调度，可以使整个风电群体的出力更加平稳，更好地匹配负荷需求，从而减少弃风现象，提高风电的利用率，推动风电产业的可持续发展。

多风电场相关性的优化建模及其在经济调度中的应用研究，是应对当前能源转型和电力系统发展挑战的迫切需求。通过深入剖析多风电场相关性的内在机制，构建精准的优化模型，并将其有效应用于经济调度，能够为电力系统的安全稳定运行、经济高效发展以及风电消纳难题的解决提供强有力的技术支撑，对于推动能源绿色转型、实现可持续发展目标具有深远的现实意义和战略价值。

1.2国内外研究现状

多风电场相关性建模及在经济调度中的应用研究一直是电力系统领域的热点与关键课题，国内外学者围绕该主题开展了大量富有成效的研究工作，取得了一系列具有重要理论与实践价值的成果。

在多风电场相关性建模方面，国外学者起步较早，研究成果丰硕。Copula理论在多风电场相关性建模中得到了广泛应用，其能够有效捕捉变量间复杂的非线性、非对称及尾部相关性。文献[具体文献1]运用Copula函数构建多风电场出力的联合概率分布，深入剖析了不同风电场出力之间的相关性结构，研究表明该方法能够准确描述风电场出力的时空相关性，为电力系统调度提供了更为精准的风电出力预测信息。针对高维数据处理难题，VineCopula等复杂Copula模型应运而生。文献[具体文献2]采用VineCopula将高维联合分布分解为二元Copula的层次结构，灵活地处理了多风电场出力之间复杂的依赖关系，显著提升了建模精度，但该方法在参数估计时复杂度较高，计算效率有待进一步提高。

国内学者在多风电场相关性建模领域同样成果