风力发电出力相关性分析

风力发电出力相关性分析

摘要：近年来新能源项目不断实施大规模并网，对电力系统有效调整频率、

调整峰值、调度等多个层面影响较大，致使电网调度过程中难度增加。对于电力

系统来说，由于风力发电存在随机波动性强、可控制低等缺陷，造成处理控制能

力弱化，不能实现负荷的精准预测，导致风力发电大规模并网后稳定性、电能质

量及其电能调度等方面都存在一定缺陷，降低了电网安全运行系数。因此，必须

从不同时间、空间来挖掘风力发电出力相关数据，全方面了解风力发电并网特性，为分析并网困境提供可靠的数据支撑。风能和太阳能发电具有互补性，风光互补

发电系统作为可再生能源利用的一种形式，有着广泛的应用前景。对于常规电网

不能到达的偏远地区，风光互补发电系统是解决电力供应问题的一种手段。

关键词：风力；发电；相关性

风力发电将可再生的清洁风能转化成电能，发展风电是低碳能源转型的重要

途径。风速是一个随时间变化的量，因而风电场出力波动性如何得到抑制是大型

风电基地建设必须考虑的问题。早期风电场的波动由电网的可接纳性予以缓解，

而今随着新能源装机容量的增加，源端配置储能等自身缓解波动性的要求逐渐被

提出。而通过风电场自身的组合缓解出力的波动性，则是一种较为经济的方法。

一、风电出力特性

1、风电出力的波动性和不确定性。风能的随机性、分散性以及风电机组的

特性导致了风电出力的波动性：风能的随机性：风速受气候地形等自然因素的影

响一直处于变化状态；风能的分散性：风能的功率密度较低，分布于广阔的空间

范围；风电机组自身条件的限制：对于绝大多数风电机组来说，自身运行和控制

性能还是不够完善，功率波动的抑制能力有待加强。风电出力的随机性和模糊性

导致了风电出力的不确定性。随机性是由风能的随机性造成的，由于风速的变化

导致了风电出力会在零到风电机组的额定功率之间变化，加剧了风电机组出力的

不确定性；由此带来的后果是风电出力的难以预测性，现有的风电出力预测方法

精度不够，可靠程度不高，难以精准地预测风电机组的功率变化，导致了风电出

力的模糊性。风资源的变化和风电场的自身条件都会对风电出力的波动性和不确

定性产生影响。风资源的变化受到风电场所处的地理位置、当地的气候条件等因

素的影响。风电场的自身条件包括机组构造、运行特性、输出特性、控制方式、

塔影效应和尾流效应等。

2、风电出力的互补性和相关性。在不同的量测时间尺度下，风电场会表现

出不同的出力特性。

（1）短时间尺度下风电出力具有互补性。风电机组自身特性可以在一定程

度上抑制秒级时间尺度下的出力波动，因此在同一风电场中，由于风力变化导致

不同的风电机组出力大小是不一致的，彼此之间可以互补；而对于处于相近地理

位置的大型风电场来说，不同的风电场群到达峰谷的时间是不一致的，所以不同

风电机组集群出力也存在一定的互补特性。

（2）长时间尺度下风电出力具有相关性。尽管单一风电机组出力是随机波

动的，但较长时间尺度下，同一地域大面积来风会使得处于相近地理位置风电场

的出力变化趋于一致，从而表现出较强的相关性，给含大规模风电机组的电网带

来出力的不确定性，影响电网的稳定运行。

二、风力发电出力不同的相关性

1、不同风电场之间自相关性。根据反间转换概率矩阵对其自相关特性进行

了分析，在分析不同风力发电厂自相关性的时候多数采用马尔科夫分析，这种分

析方式在体现时序数据相关特性的同时，也能够将风电发力有关历史数据分布特

性给描述出来，非常符合风电发力自相关描述性统计分析[1]。采取这种分析方

式来分析不同发电厂在风电出力时间方面的相关性，首要就是对风电发电出力功

率空间进一步确定，用[O,PN] 来表示，然后就是将风电发力进行区间划分，在

本研究中可以分为N 个空间，第一个、第n 个及其第N 个空间分别用[O,P1]、[Pn -1,Pn]、[PN-1,PN] 来表示，在风力发电出力中一阶马尔科夫链计算公式是：

在公式中，风力发电出力Y （t ）从T 时间内i (n ) 逐步向t +1 时间i (n +1) 范围内转移的概率就是风电发力区间数据转换概率，用来表示。风电发力区间数据转换代表着风力发电功率在某个时间序列从某一特定等级逐步向下一个特等级转变的几率。如果风电发电出力从某一状态Yi 向Yj 转移的历史性统计数据进行统计的次数可以记作是nil，在区间转换概率分析矩阵中所有元素都能够采用统计量近似估计，公式所示：

根据反间转换概率矩阵对其自相关特性进行了分析。一是按照功率对风力发电出力数据空间进行区分，依据[O,PN] 将其划分为十个区间。二是统计两个发电站不同时间尺度出力区间数据转换次数，具体尺度是1 分钟、15 分钟及1 小时。三是将区间统计数据转变为概率分析矩阵。立足于以上分析环节，对风力发电场出力历史数据在一分钟、十五分钟及其一小时内不同时间、空间尺度下统计分析区间转换概率。

（1）发电站之间区间转换概率规律基本一致，说明风电出力进行区间数据转换概率具有通用性特征。

（2）所有多时间尺度区间转换数其他数值要比对角线数值低，且伴随和对角线之间的间距越大，数值反而越低，这说明在特定时间范围内风力发电出力数据不会发生改变或是波动性较小的几率较大，出现较大范围波动性的几率较小。

（3）分析时间尺度不同的区间转换数值概率能够看出，在一分钟时间尺度范围内距离较近的时间风力发电出力区间转换数值都会在对角线周边出现，且波动幅度正负不会大于10%，在十五分钟，一个小时时间尺度范围内距离较近的时间风力发电出力区间转换数值分布面积较大，且伴随时间尺度的逐步递增，风力（4）对比不同风电发力区间转换数据概率能够看出，风力发电中等出力区间转换数据可能性增大，风力发电低、高出力区间出现区间转换数据的几率较小，且伴随时间尺度的递增这种区间转化数据特性表现越来越突出。

2、不同风电场之间互相关性