一种基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统分析领域，特别是关于一种基于随机差分方程的集群风电场 出力时序模拟方法。
【背景技术】
[0002] 风电时序出力曲线生成的思路是，根据风电场实测风速（或测风塔数据推算至预 装风电机组轮毂高度）的统计特征以及各个风电场之间风速的相关性，随机生成符合风速 统计特征与相关性的一系列风速时间序列，再结合风电场风机出力特性曲线与风机的可靠 性模型，从而生成各风电场风机出力的时间序列。目前风速序列的随机生成的方法主要有 三种：
[0003] 1)非贯序蒙特卡洛法，直接根据风速分布密度函数进行多次随机采样，生成风速 的时间序列，该方法能够保证风速的分布特性，但完全忽略了风速的时序特征，由此得到的 风速时间序列无法保证风速变化的剧烈程度与实际相同。
[0004] 2)时间序列ARIMA模型法，该方法首先利用ARIMA模型对风度历史数据进行建模， 确定ARIMA模型的各参数。之后，利用所得ARIMA模型生成风速的时间序列。该方法考虑 了风速的时序特征，能够模拟风速变化的剧烈程度，但该方法没有考虑风速的分布特性，得 到的风速序列的概率分布无法满足期望的风速的典型分布（如Weibull分布）。
[0005] 3)随机差分方程，该方法根据随机过程的中随机微分方程的理论，考虑风速时间 序列的自相关与风速的概率分布函数，解析化的给出了风速的随机微分方程，将随机微分 方程变换为随机差分方程后，即可利用差分方程迭代生成风速的时间序列。该方法既考虑 风速的概率分布，又考虑风速的时序特征，能够得到符合历史数据随机特征的风速时间序 列。
[0006] 部分国内外文献研宄风电接入后系统可靠性的问题时，对比了用风电场时序出力 模拟数据与非时序模拟数据得到系统可靠性结果的不同，对比结果表明，非时序模拟数据 由于没有考虑到风速变化的时序特性，得到的可靠性评估结果与实际差别较大。
[0007] 集群风电场的出力时序模拟不仅需要考虑风电的不确定性、波动性，还要考虑各 个风电场之间的相关性。
【发明内容】
[0008] 本发明目的在于克服以上现有技术之不足，提供一种对称FIR算法的并行化二维 分割方法，具体有以下技术方案实现：
[0009] 所述基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征在于包括以下步 骤：
[0010] 1)获取风电场历史风速数据，风电场和风电机组相关常数；
[0011] 2)拟合得到风速Weibull分布相关常数，统计得到风速自相关系数、不同风电场 相关系数矩阵、季节和日因子；
[0012] 3)利用步骤2中的相关系数矩阵生成多维相关的布朗运动；
[0013] 4)求解随机微分方程生成风速序列；
[0014] 5)利用季节因子和日因子对风速序列进行修正；
[0015] 6)利用步骤5中生成的风速序列结合风电机组出力特性、可靠性和风电场尾流效 应生成风电场出力曲线。
[0016] 所述基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法的进一步设计在于，步骤 1)中获取风电场尾流效应系数I，获取风电场内风电机组可用台数Hit，获取风电机组切 入风速Vin、额定风速Vratejd与切出风速V
[0017] 所述基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法的进一步设计在于，所述 步骤2)中统计风电场风速，通过函数拟合得到风电场风速Weibull分布尺度参数、形状参 数Ci，h，通过统计分析得到风电场风速序列自相关系数0i，风速相关系数矩阵P，风电场 风速季节因子kiD1，日内各小时平均风速曲线kih;
[0018] 所述基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法的进一步设计在于，所述 步骤3)中生成多维相关的布朗运动Wt，Wt各维均为标准布朗运动，各维之间相关系数矩阵 等于风电场风速相关系数矩阵P。
[0019] 所述基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法的进一步设计在于，所述 步骤4)根据风速符合尺度参数与形状参数分别为c和k的Weibull分布生成风速序列 如式1所示。
【主权项】
1. 一种基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征在于包括w下步 骤： 1) 获取风电场历史风速数据，风电场和风电机组相关常数； 2) 拟合得到风速Weibull分布相关常数，统计得到风速自相关系数、不同风电场相关 系数矩阵、季节和日因子； 3) 利用步骤2中的相关系数矩阵生成多维相关的布朗运动； 4) 求解随机微分方程生成风速序列； 5) 利用季节因子和日因子对风速序列进行修正； 6) 利用步骤5中生成的风速序列结合风电机组出力特性、可靠性和风电场尾流效应生 成风电场出力曲线。
2. 根据权利要求1所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于步骤1)中获取风电场尾流效应系数ni，获取风电场内风电机组可用台数nu，获取风 电机组切入风速Vi。、额定风速v"t,d与切出风速V"ut。
3. 根据权利要求1所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于所述步骤2)中统计风电场风速，通过函数拟合得到风电场风速Weibull分布尺度参 数、形状参数C。ki，通过统计分析得到风电场风速序列自相关系数0 1，风速相关系数矩阵 P，风电场风速季节因子kim，日内各小时平均风速曲线kih。
4. 根据权利要求1所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于所述步骤3)中生成多维相关的布朗运动Wt，Wt各维均为标准布朗运动，各维之间相关 系数矩阵等于风电场风速相关系数矩阵P。
5. 根据权利要求1所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于所述步骤4)根据风速符合尺度参数与形状参数分别为C和k的Weibull分布生成风 速序列如式1所示。 ,
(1)
6. 根据权利要求5所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于所述步骤4)中，风速符合尺度参数与形状参数分别为C和k的Weibull分布：
其中，F(x)是f(x)对应的分布函数，r(a)为伽马函数
(5) r(x，a)，x>0为不完全伽马函数
(6) 求解随机微分方程
(7) 生成
7. 根据权利要求5所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于所述步骤5)中获取对随机生成的风速序列诗;进行如式（8)修正；
(8)
8. 根据权利要求1所述的基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其特征 在于所述步骤6)中利用修正后风速序列，考虑风电机组出力特性曲线、风电场尾流效应 与风电场风电机组出力可靠性，风电场时序出力曲线由式巧）生成，
(9) 其中，Ci(x)为风电机组出力特性曲线，由下式得出。
【专利摘要】本发明涉及一种基于随机差分方程的集群风电场出力时序模拟方法，其步骤： 1）获取风电场历史风速数据，风电场和风电机组相关常数；2）拟合得到风速Weibull分布相关常数，统计得到风速自相关系数、相关系数矩阵、季节和日因子；3）利用相关系数矩阵生成多维相关的布朗运动；4）求解随机微分方程生成风速序列；5）利用季节因子和日因子对风速序列进行修正；6）利用风速序列结合风电机组出力特性、可靠性和风电场尾流效应生成风电场出力曲线。有益效果为：能够得到符合历史数据随机特征的风速时间序列；另一方面考虑了风电场之间的相关性，使得集群风电场的出力模拟更符合实际。
【IPC分类】G06F19-00
【公开号】CN104794325
【申请号】CN201510104359
【发明人】杨晓梅, 归三荣, 乔黎伟, 徐宁, 张宁, 杜尔顺
【申请人】国家电网公司, 江苏省电力公司, 江苏省电力公司电力经济技术研究院, 清华大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年3月10日