在含有风力发电机的网络当中，如果不同的风电场之间地理上的距离比较靠近，即大约位于相同风带，那么这几个风电场的风速之间将有比较强的相关性，并且这个相关系数将很大。这时，将造成风电场的输出功率同时多发或者同时少发，即同步性，进一步将对电力系统总的出力情况造成影响，形成波动。80207

当前，对于风速相关性的研究大致用于以下三个方面。其一，系统的可靠性评估。文献[9]基于序贯蒙特卡罗对电力系统的稳定性作了一定研究，

验证了需要考虑风速相关性的必要性。文献[10]在Copula函数的基础之上，建立了产生多维相关风速的模型来研究可靠性问题，并运用到IEEE-RTS系统中进行对可靠性的验证。这种函数模型和常规的矩阵变换法作对比，此法更加能够保持历史风速数据的特征，更好地模拟几个风电场的具有相关性的风速，也同时证明了常规的利用矩阵变换的方法低估了系统可靠性指标。

其二，概率潮流计算。文献[11]以自回归滑动平均模型以及时移技术作为基础，对风速相关性进行建模，并通过概率潮流计算的结果分别定量地研究分析了考虑风速相关性对以下三个方面将要造成的影响：一是节点电压PDF分布、二是允许风电装机的最大容量、三是风电场的无功补偿。论文网

其三，风电功率预测。文献[12]探讨了粒子群优化（PSO）以后的前向神经网络模型，并利用这个模型预测一整天（即24小时）的风电功率，并得出优化后的模型预测精度更加高。

除了上面的三个方面，还有应用于其他方面，比如电力系统暂态稳定[13,14]、电网静态安全风险评估[15]、旋转备用容量[16]、电网规划[17,18]等。文献[13,14]均利用Copula函数构建风速模型，并通过算例验证考虑风速相关性对于电力系统暂态稳定问题的研究具有十分重要意义，它更加贴近实际系统状况，能够起到明确的指导性作用。有学者应用于处理配电网重构优化问题[19]。该学者构建以Copula函数理论为基础的考虑风速及负荷相关性的电力系统模型，并利用智能优化算法中的改进的遗传算法，对计及以上两种相关性情况下，关于配电网的重构优化问题进行了一定探讨，同时，可以得出结论，当风速和负荷两者之间的相关性比较强的时候，将会改变配电网的重构方案，但是文章在分析的时候，只对比了三种情况，即风速和负荷之间完全相关、部分相关以及独立，并没有量化相关程度。

鉴于以上这些背景及现状，本文选择计及风速相关性因素的电力系统的概率潮流计算作为研究内容。