合肥工业大学丁明教授团队科研论文面向风 点击标题下「中国电机工程学报」即可 随着风电装机容量的增加，对电网的风电接纳能力提出严峻挑战。电力系统的中长期规划和运行调度涉及对大量的场景和方案进行分析评价，含风电场的电力系统规划和运行需要综合考虑负荷及风能资源的日特性和年特性。2论文所解决的问题及意义
为解决电力系统的中长期规划场景复杂、计算效率较低的问题，论文兼顾求解速度和数据变化特征，提出了一种基于聚类技术的典型场景集选取方法，对包括风功率和电力负荷的时序数据集进行聚类分析和场景优选，并在典型场景的选取过程中考虑了风功率和负荷的时序对应关系，以及典型场景内的数据时序性，生成能够较准确地表述全年风电及负荷变化特征的典型场景集。以某风电富集大省为例进行场景分析，采用最优机组组合模型作为场景验证平台，对比了全年时序法、传统典型日法和典型场景集三类方法的计算结果，并进一步分析不同聚类方法和聚类场景数对计算效果的影响。结果表明，典型场景集法在大幅增加求解效率的同时，仍能保持较高的求解精度。图1给出了通过k-means聚类方法下获得的全年供热期典型场景划分结果。
图1 供热期k=2时典型场景集
3论文重点内容研究典型场景集的目是在给出可接受的误差范围内，在计算精度和效率上取得合理的平衡。论文分析和探讨了以下四方面问题：(1)对现有电力系统中典型场景分析方法进行了总结；(2)研究了k-means聚类方法和两步聚类方法在场景缩减中的应用；(3)对包含大规模风电的场景数据进行典型场景构建；(4)采用最优机组组合模型，计算不同场景下的风电接纳能力等指标，论证典型场景集方法的有效性。
4结论论文通过对比不同场景分析方法的风电接纳能力等指标，表明基于聚类技术生成的典型场景集年度特征明显，符合电网实际调度情况，计算速度加快，各项指标误差小，可应用于电网调度与分析。
引文信息
丁明，解蛟龙，刘新宇，等.面向风电接纳能力评价的风资源/负荷典型场景集生成方法与应用[J].中国电机工程学报，，36(15):-.
DINGMing,XIEJiaolong,LIUXinyu,etal.TheGenerationMethodandApplicationofWindResources/LoadTypicalScenarioSetforEvaluationofWindPowerGridIntegration[J].ProceedingsoftheCSEE,,36(15):-(inChinese).
作者简介丁明，教授，博士生导师。历任合肥光伏光热研究院院长、教育部光伏系统工程研究中心主任、国家外专局“可再生能源并网发电科学与技术创新引智基地（工程）”主任、安徽省新能源利用与节能重点实验室主任、安徽省可再生能源与工业节能工程实验室主任、高等学校可再生能源科学与技术创新引智基地主任。长期从事电力系统自动化、新能源发电与节能技术等领域的教学与科研工作，主要研究方向为：可再生能源与分布式发电系统、电力系统可靠性与安全防御、电力电子技术在电力系统中应用。主持完成国家计划、国家项目、国家自然科学基金重点项目、国家科技支撑计划、科技部国际合作计划、教育部科学研究重大项目、教育部骨干教师项目、高校博士点基金项目和其它省部级科研项目40余项，完成国家电网和南方电网公司等企业委托项目50余项，在智能电网、新能源发电领域构建了风力发电、光伏发电、微电网、能源互联网等多个研发平台，获得了一批国际先进、国内领先的学术和技术成果，为国家新能源行业的发展提供了技术和人才支撑。在国内外重要学术期刊和学术会议上发表论文余篇，被SCI/EI等收录余篇。获国家科技进步二等奖1次和安徽省科技进步和自然科学一等、二等奖4次；安徽省优秀教学成果一等奖1次。已培养研究生人，其中获博士学位28人、硕士学位85人。
解蛟龙，于年在合肥工业大学电气与自动化工程学院获学士学位，目前在合肥工业大学电气与自动化工程学院攻读硕士学位，从事新能源分布式发电、电力系统规划及可靠性研究工作。
刘新宇，于年在合肥工业大学电气与自动化工程学院获学士学位，目前在合肥工业大学电气与自动化工程学院攻读硕士学位，从事风电并网及微网配置方面的研究工作。
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