基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法与流程

技术特征：

1.一种基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，获取预定时间段内每隔预定时间间隔的新能源出力原始数据；

步骤2，通过将所述新能源出力原始数据划分在互不重叠的M个出力范围内，将新能源出力归类成M个出力水平，M为大于3的整数；

步骤3，根据所述新能源出力原始数据，通过计算第i个出力水平在经过所述预定时间间隔后变为第j个出力水平的转移概率p_ij，得出与所述预定时间间隔相关的出力水平转移概率矩阵P，

$P=\left(p_{ij}\right)=\left[\begin{array}{ccccc}{p}_{11}& \mathrm{...}& p_{1i}& \mathrm{...}& p_{1M}\\ .& & .& & .\\ .& \mathrm{...}& .& \mathrm{...}& .\\ .& & .& & .\\ p_{i1}& \mathrm{...}& p_{ii}& \mathrm{...}& p_{iM}\\ .& & .& & .\\ .& \mathrm{...}& .& \mathrm{...}& .\\ .& & .& & .\\ p_{M1}& \mathrm{...}& p_{Mi}& \mathrm{...}& p_{MM}\end{array}\right]$

其中，1≤i≤M，1≤j≤M，i、j均为整数；

步骤4，判断所述出力水平转移概率矩阵P是否满足转移概率约束条件：

0≤p_ij≤1 (1)

$\underset{j\∈M}{\mathrm{\Σ}}{p}_{ij}=1,j=1,2,...M---\left(2\right);$

步骤5，如果所述出力水平转移概率矩阵P不满足式(1)或式(2)，则检查所述新能源出力原始数据的有效性和转移概率计算的准确性；

步骤6，如果所述出力水平转移概率矩阵P同时满足式(1)和式(2)，通过在所述出力水平转移概率矩阵P中判断出力水平自状态转移的概率是否大于转移至其他状态的概率，来评估新能源出力水平的状态保持能力，以及利用所述出力水平转移概率矩阵P确定新能源出力水平的出力转移范围，来评估新能源出力水平的波动范围。

2.根据权利要求1所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，步骤2包括：

步骤21，获取所述新能源出力原始数据的最大值，将所述新能源出力原始数据全部转换为相对于所述最大值的百分数；

步骤22，选取百分数间隔δ，将所述百分数划分成互不重叠的M个百分数范围作为所述M个出力范围：[0,0.5δ)，[0.5δ,1.5δ)，[1.5δ,2.5δ)，…，[0.5δ+(i-2)×δ,1.5δ+(i-2)×δ)，…，[1-0.5δ,1]，其中，i＝2,3,…,M-1，M＝[1/δ]+1；

步骤23，根据所述M个百分数范围，根据下式(3)、(4)和(5)将所述新能源出力原始数据划分成M个出力水平P₁、…、P_i、…、P_M，

P₁＝{P_ymd(t)|0≤P_ymd(t)＜0.5δ} (i＝1) (3)

P_i＝{P_ymd(t)|0.5δ+(i-2)δ≤P_ymd(t)＜1.5δ+(i-2)δ} (i＝2,3,…,M-1) (4)

P_M＝{P_ymd(t)|1-0.5δ≤P_ymd(t)≤1} (i＝M) (5)

其中，P_ymd(t)表示新能源在y年m月d日t时刻的出力，P₁、P_i、P_M表示各出力水平中所包含的全部新能源出力的集合。

3.根据权利要求2所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，步骤3包括：

步骤31，统计第i个出力水平P_i中的全部新能源出力的总数目N_i；

步骤32，统计第i个出力水平P_i在经过所述预定时间间隔之后变为第j个出力水平P_j的次数N_ij；

步骤33，计算得出第i个出力水平P_i在所述预定时间间隔后变为第j个出力水平P_j的转移概率p_ij，所述p_ij＝N_ij/N_i。

4.根据权利要求1所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，步骤6包括：

步骤61，在所述出力水平转移概率矩阵P之中，判断出力水平自状态转移的概率是否大于转移至其他状态的概率，如果出力水平自状态转移的概率大于转移至其他状态的概率，则评定新能源出力水平具有显著的状态保持能力，反之则评定新能源出力水平不具有显著的状态保持能力；

步骤62，在所述出力水平转移概率矩阵P之中，确定新能源出力水平的出力转移范围，转移范围大则评定出力水平波动范围大，出力水平不确定性越大，反之则评定出力水平波动范围小，出力水平不确定性越小。

5.根据权利要求4所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，步骤61包括：

步骤611，判断所述出力水平转移概率矩阵P中对角线上的元素p_ii是否比同一行的其他元素p_ij大：

p_ii≥p_ij i,j∈M,i≠j (6)；

步骤612，如果式(6)成立，则评定第i个出力水平具有显著的状态保持能力；如果式(6)不成立，则评定第i个出力水平不具有显著的状态保持能力。

6.根据权利要求4所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，步骤62包括：

步骤621，为第i个出力水平预先设置转移概率最小值p_imin，在所述出力水平转移概率矩阵P中的第i行，逐一判断所述第i行的每个元素是否大于或等于所述转移概率最小值p_imin：

p_ij≥p_i.min i,j∈M (7)；

步骤622，在所述第i行中，将所有满足式(7)的元素的集合作为所述第i个出力水平的出力转移范围；

步骤623，如果所述第i个出力水平的出力转移范围大，则评定第i个出力水平的波动范围大，第i个出力水平的不确定性大，反之则评定第i个出力水平的波动范围小，第i个出力水平的不确定性小。

7.根据权利要求2所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，所述百分数间隔δ为1％、2％、5％、10％或20％。

8.根据权利要求1所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，所述预定时间段被平均分成多个所述预定时间间隔。

9.根据权利要求1所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，所述预定时间段为数年、数月或数季度，所述预定时间间隔为数分钟或数个小时。

10.根据权利要求1所述的基于转移概率矩阵的新能源出力水平评估方法，其特征在于，所述新能源为风电站或光伏电站。