文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑多风电场出力预测误差分布特征的随机机组组合》

这个标题涉及到风电场（Wind Farms）的出力预测误差分布特征以及随机机组组合的问题。让我们逐步解读：

1. 考虑多风电场出力预测误差分布特征：

   • 多风电场： 涉及多个风电场，可能分布在不同的地理位置或拥有不同的特性。
   • 出力预测误差： 指对风电场未来发电产量进行预测时的误差，即实际产量与预测产量之间的差异。
   • 分布特征： 强调考虑误差的分布情况，可能包括误差的均值、方差或其他统计性质。

2. 的随机机组组合：

   • 随机机组： 可能指发电系统中的各种发电机组，这些机组的运行可能受到不确定性因素的影响。
   • 组合： 表示这些随机机组的集合，可能涉及它们之间的协同工作或相互作用。

因此，整体来说，这个标题表明研究的焦点是在考虑多个风电场的情况下，对其出力进行预测时的误差分布特征，并结合了随机机组的组合。这可能涉及到对多个风电场进行集成分析，以及在考虑多种发电机组合作的情况下，对出力预测误差的综合考虑。这样的研究对于提高风电系统的可靠性和性能具有重要意义。

摘要：随着风电大规模的并网发电，准确把握风电出力预测误差的特性和规律对于提升电网运行的安全性和经济性具 有重要的现实意义。本文首先基于Pair-Copula理论，提出了一种考虑多风电场出力预测误差相关性和条件分布特性的不确定性模型，可有效提高风电出力不确定性建模的准确程度。然后，在此基础上建立了计及风电风险成本和系统安全约束的随机机组组合模型。通过引入考虑风电出力区间边界的系统备用和网络安全约束，使得系统能够在设定置信区间内有效应对风电的任意波动，确保日内调度方案的可行性；此外，通过将风电区间边界当作决策变量引入到模型的优化过程中，并设置风险机会约束以限制失负荷和弃风风险概率，可有效提升调度决策的灵活性。最后，在具体算例系统仿真测试中验证了本文所提模型的有效性。

这段摘要涉及到风电大规模并网发电的情境，主要聚焦于风电出力预测误差的特性和规律对电网运行安全性和经济性的影响。以下是对摘要各部分的详细解读：

1. 背景和意义：

   • 风电大规模并网发电： 指随着时间推移，风能发电逐渐占据电力系统中的重要地位。
   • 准确把握风电出力预测误差的特性和规律： 强调对风电产量预测误差的认知对电网运行的安全性和经济性至关重要。

2. 方法和模型提出：

   • 基于Pair-Copula理论的不确定性模型： 使用统计理论中的Pair-Copula理论，建立了一个考虑多风电场出力预测误差相关性和条件分布特性的不确定性模型。
   • 提高风电出力不确定性建模的准确程度： 通过引入新的理论，目的是提高对风电出力不确定性的建模准确度。

3. 建模拓展：

   • 随机机组组合模型： 在不确定性模型基础上，建立了考虑风电风险成本和系统安全约束的随机机组组合模型。
   • 考虑风电出力区间边界的系统备用和网络安全约束： 引入了系统备用和网络安全约束，以有效处理风电波动，确保日内调度方案的可行性。

4. 优化决策灵活性：

   • 将风电区间边界作为决策变量： 在优化过程中将风电区间边界作为决策变量，以提升调度决策的灵活性。
   • 设置风险机会约束： 通过设置风险机会约束，限制失负荷和弃风风险概率，从而有效提高决策灵活性。

5. 验证：

   • 系统仿真测试： 使用具体算例进行系统仿真测试，验证了提出模型的有效性。

总体而言，这篇论文通过引入Pair-Copula理论和考虑多风电场的复杂性，提出了一种综合考虑风电出力不确定性、风险成本和系统安全约束的模型，旨在提高电网对大规模风电并网的适应能力和运行效率。

关键词:预测误差; Pair-Copula; 多风电场;机组组合;风险成本;
 

1. 预测误差：

   • 定义： 预测误差指的是实际数值与预测数值之间的差异。
   • 重要性： 在能源领域，尤其是风电等可再生能源中，准确的发电量预测对电力系统的运行和规划至关重要。误差的存在可能导致计划不足或过剩，影响电网的稳定性和经济性。

2. Pair-Copula：

   • 理论背景： Pair-Copula是一种统计理论，通常用于建模多维随机变量之间的依赖关系。它可以提供对复杂依赖结构的建模能力。
   • 应用： 在这里，Pair-Copula理论被用于建立一个不确定性模型，目的是更准确地描述多个风电场之间的出力预测误差的相关性和条件分布特性。

3. 多风电场：

   • 背景： 指涉及多个风电场的情境，这可能包括不同地理位置或不同技术特性的风电场。
   • 挑战： 多风电场的整合可能引入更复杂的变量和相互关系，因此对于准确的建模和预测来说，需要考虑这种复杂性。

4. 机组组合：

   • 定义： 机组组合指的是在电力系统中，将不同的发电机组合成一整体来满足电力需求的方式。
   • 关联： 在这个上下文中，机组组合模型可能涉及到如何在不同风电场之间调整机组的组合，以应对风电出力的波动和不确定性。

5. 风险成本：

   • 定义： 风险成本表示由于风电预测误差和不确定性而可能导致的经济损失。
   • 考虑因素： 在建模中，考虑风险成本意味着将经济方面的因素纳入模型，以便更全面地评估风电系统的运行成本和可行性。

这些关键词的结合表明该文研究了在考虑多风电场情况下，如何利用Pair-Copula理论建立风电出力预测误差的不确定性模型，并进一步将其应用于机组组合模型中，考虑了风险成本的因素。这样的研究有助于提高对风电系统运行的理解和优化策略的制定。

仿真算例：

首先对本文所建立的考虑多风电场出力预测 误差相关性和条件分布特性的不确定性模型的有 效性进行验证；在此基础上，采用改进的 3 机 6 节 点系统进行算例仿真分析，分别对考虑风电出力区 间边界的机组备用爬坡约束的有效性、考虑风电出 力区间边界的线路传输容量安全约束的有效性和 计及风电最优置信区间的随机机组组合模型的有 效性进行验证。然后采用改进的新英格兰 10 机 39 节点系统进一步验证本文所建立模型的有效性，并 分析不同风电渗透率对机组组合决策结果的影响。

仿真程序复现思路：

为了复现本文中描述的仿真实验，我们可以按照以下步骤进行：

1. 验证不确定性模型的有效性：

   # 步骤1: 导入必要的库和模块
   import numpy as np
   import your_statistical_library  # 替换成用于处理统计模型的库
   
   # 步骤2: 生成随机风电出力数据
   wind_power_data = generate_wind_power_data()
   
   # 步骤3: 使用Pair-Copula模型进行建模
   copula_model = build_pair_copula_model(wind_power_data)
   
   # 步骤4: 进行模型验证
   validation_result = validate_model(copula_model, wind_power_data)
   
   print("模型有效性验证结果:", validation_result)
   

2. 采用改进的3机6节点系统进行仿真分析：

   # 步骤5: 导入必要的库和模块
   import your_power_system_library  # 替换成用于处理电力系统的库
   
   # 步骤6: 构建3机6节点系统
   power_system = build_power_system()
   
   # 步骤7: 分别进行机组备用爬坡约束、线路传输容量安全约束和随机机组组合模型的仿真
   result_backup_ramp = simulate_backup_ramp_constraint(power_system, copula_model)
   result_transmission_capacity = simulate_transmission_capacity_constraint(power_system, copula_model)
   result_random_unit_combination = simulate_random_unit_combination_model(power_system, copula_model)
   
   print("机组备用爬坡约束仿真结果:", result_backup_ramp)
   print("线路传输容量安全约束仿真结果:", result_transmission_capacity)
   print("随机机组组合模型仿真结果:", result_random_unit_combination)
   

3. 使用改进的新英格兰10机39节点系统进行进一步验证：

   # 步骤8: 构建新英格兰10机39节点系统
   new_england_system = build_new_england_system()
   
   # 步骤9: 进行模型有效性验证和风电渗透率影响分析
   validation_result_new_england = validate_model(copula_model, wind_power_data, system=new_england_system)
   penetration_analysis_result = analyze_wind_penetration_rate(new_england_system, copula_model)
   
   print("新英格兰系统模型有效性验证结果:", validation_result_new_england)
   print("风电渗透率影响分析结果:", penetration_analysis_result)
   

4. 处理离散线性化和SAA方法：

   # 步骤10: 处理风电风险成本的离散线性化
   discrete_linearization_result = discrete_linearization_method()
   
   # 步骤11: 使用SAA方法转化失负荷和弃风风险机会约束
   saa_result = apply_saa_method()
   
   print("离散线性化结果:", discrete_linearization_result)
   print("SAA方法转化结果:", saa_result)
   

5. 转化为混合整数线性规划问题并求解：

   # 步骤12: 转化为混合整数线性规划问题
   mip_problem = convert_to_mip_problem()
   
   # 步骤13: 使用Gurobi求解
   solution = solve_with_gurobi(mip_problem, convergence_gap=0.01)
   
   print("求解结果:", solution)
   

以上代码是一种简化的伪代码，实际实现可能需要更多的细节和实际情境的适应。确保使用的库和工具能够支持所需的统计建模、电力系统模拟、优化求解等功能。