摘要：为了更好地研究光伏并网对电力系统的影响,该文提出一种考虑时空相关性的光伏出力序列生成算法。首先针对国内外多个光伏电站的实测出力曲线进行分析,结合太阳辐射规律性变化趋势、每日总体大气衰减情况、局部云层扰动等影响光伏出力的3个主要因素,将光伏出力分解为理想出力归一化曲线、幅值参数和随机分量3种成分。在此基础之上,提出利用典型日数据的理想出力提取方法和基于向量自回归模型（vector auto-regressive,VAR）的幅值参数序列生成方法。前者能够精确描述光伏出力的规律性变化趋势,后者不仅可有效保持单光伏电站的出力均值、方差、概率分布等重要统计特性,还能较好地表征多个光伏电站之间的空间相关性。随机分量经验证满足t location-scale分布,可通过蒙特卡罗抽样生成。最后,利用甘肃6个光伏电站及德国5个区域级光伏出力数据对所提方法的有效性进行仿真验证。

关键词：光伏发电 随机时间序列生成 成分分解 自相关性 互相关性 

单位：强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学; 湖北省武汉市430074; ABB中国有限公司; ABB中国研究院; 北京市朝阳区100016