一种大规模风电出力短期不确定性快速判别方法
【专利摘要】本发明公开了一种大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，包括如下步骤：1)根据电力系统A内各风机w在时刻t的日前预测出力值和实际出力值，计算得到电力系统A内风电在时刻t的风电出力预测误差从而得到大规模风电出力短期不确定性分布函数表达式；2)对线性函数中的γ和η值做进一步简化，以得到简化的大规模风电出力短期不确定性快速判别公式。该方法能够快速、高效的得到准确的大规模风电出力预测误差分布情况，且工作量小，耗时短，为电力系统的调度、运行及控制人员提供了快速判别大规模风电出力短期不确定性的工具。
【专利说明】
一种大规模风电出力短期不确定性快速判别方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，属于风力发电系统
技术领域。
【背景技术】
[0002] 自上世纪80年代以来，石油危机、气候变化、能源问题成为国际焦点，以风能为代 表的清洁能源快速发展，成为远期重要的替代能源。大力发展可再生能源是我国能源发展 战略的重要组成部分。风电技术成熟，是最具商业开发潜力的可再生能源之一。通常来讲， 风电出力表现出不同于常规电源的特性:随机性、波动性、不确定性。这些特性为电力系统 的安全运行与稳定控制带来了严峻挑战，因此需提供科学的方法以实现对电力系统风电消 纳能力的判别，而风电消纳能力将作为电力系统的运行、调度、控制等各个功能环节的重要 指标。
[0003] 电力系统的大规模风电出力消纳的先决条件是电力系统内风电出力短期不确定 性的判别，即判别出日度与实时的电力系统内的风电出力不确定性的大小；目前大规模风 电出力短期不确定性判别方法是针对电力系统的历史典型风电总出力曲线，以统计的方法 来判别风电出力短期不确定性，其主要步骤为：
[0004] 1)选取若干条历史典型日的风电出力预测曲线与风电实际出力曲线；
[0005] 2)统计得到历史风电出力短期预测误差分布特性；
[0006] 3)根据统计得到的风电出力预测误差分布特性预判未来风电出力不确定性。
[0007] 而采用上述方法对电力系统内风电出力短期不确定性判别时，存在如下缺陷：
[0008] 1)风电出力曲线具有高度的随机性、波动性以及不确定性，需要大量的历史数据 才能得到准确的大规模风电出力预测误差分布情况，工作量大且耗时高；
[0009] 2)在现实情况中，大规模风电场的历史数据存在积累较少、残缺与污损情况，尤其 是对于新建或新并网风电场，无法有效开展风电出力预测误差分布情况的统计工作；
[0010] 3)选用的典型日风电出力曲线，并不能表征风电出力的全部场景（因风电出力存 在随机性、波动性以及不确定性的不同表现形式）。
[0011] 综上所述，急需一种快速、高效、准确的大规模风电出力短期不确定性快速判别方 法，以为电力系统的调度、运行及控制人员提供快速判别大规模风电出力短期不确定性的 工具。
【发明内容】
[0012] 本发明的目的是解决现有技术的不足，提供一种大规模风电出力短期不确定性快 速判别方法，该方法操作简单、工作量小、耗时短。
[0013] 为达到上述目的，本发明采用的技术方案是:一种大规模风电出力短期不确定性 快速判别方法，包括如下步骤：
[0014] 1)根据电力系统A内各风机w在时刻t的日前预测出力值和实际出力值，计算得到 电力系统A内风电在时刻t的风电出力预测误差其中，z表示提前预测的时段数，从而得 到大规模风电出力短期不确定性分布函数表达式：
[0015]
[0016] 其中：#(0,σ#)是平均值为零的正态分布；是电力系统A内风电在时刻t的风 电出力预测误差标准差；
[0017] 2)根据步骤1)得到的大规模风电出力短期不确定性分布函数表达式，erg可近似 表示为风电出力预测标幺值的线性函数：
[0018]
[0019] 其中：<'mst为风机w的装机容量，单位为兆瓦；γ和η为线性函数系数；
[0020] 对γ和η值做进一步简化，以得到简化的大规模风电出力短期不确定性快速判别 公式。
[0021] 具体的，步骤1)的具体实施步骤如下：
[0022] m枏抿风由某他夂风机出力预测值，得到大规模风电短期出力预测表达式一：
[0023]
[0024] 其中，《各为区域电力系统A内的风电场集合；为电力系统A内风机w在时刻t的 日前预测出力，单位为兆瓦;W/为电力系统A内风电基地在时刻t的日前预测出力，单位为兆 瓦；
[0025] 12)根据风电基地各风机实际出力值，得到大规模风电出力实际值表达式二：
[0026]
[0027]其中，为电力系统A内风机w在时刻t的实际出力值，单位为兆瓦;Wt 'A为电力系 统A内风电在时刻t的实际出力值，单位为兆瓦；
[0028] 13)根据大规模风电基地短期出力预测值与实际出力值，得到大规模风电出力短 期不确声w妄饮才二.
[0029]
[0030] 14)根据大规模风电出力短期不确定性表达式三，可得到大规模风电出力短期不 确定性分布函数表达式四：
[0031]
[0032]具体的，步骤2)中，简化γ值及Tl值的具体步骤如下：
[0033] 对于不同的Z，有近似相同的γ值，
[0034] 而对于η，能近似的表达为ζ的函数
[0035] 将简化后的γ值和η值及式一代入到〇#丨的线性函数中，得到式五：
[0036]
[0037] 具体的，设x为风电基地内两两风机之间的最大距离，单位为IO3千米，可得式六：
[0038]
[0039] 将式五代入式六中，可得风电场之间两两风机距离在140~1850km的空间范围内， 大规模风电出力短期不确定性快速判别公式七：
[0040]
[0041] 由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明的大规 模风电出力短期不确定性快速判别方法，能快速、高效的得到准确的大规模风电出力预测 误差分析情况，且工作量小，为电力系统的调度、运行及控制人员提供了快速判别大规模风 电出力短期不确定性的工具。
【附图说明】
[0042] 附图1为实施例2中根据大规模风电出力短期不确定性快速判别公式，对不同时间 尺度的风电不确定性的判别结果。
【具体实施方式】
[0043] 下面结合具体实施例来对本发明的技术方案作进一步的阐述。
[0044] 实施例1
[0045] 本例中提供了一种大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，包括如下步骤：
[0046] 1)根据大规模风电出力短期预测误差时间尺度，得到大规模风电出力短期不确定 性分布函数表达式，具体的：
[0047] 11)根据风电基地各风机w出力预测值，得到大规模风电短期出力预测表达式：
[0048]
[0049] 式（1)中，1?为区域电力系统A内的风电场集合;为电力系统A内风机w在时刻 t的日前预测出力，单位为兆瓦;W/为电力系统A内风电基地在时刻t的日前预测出力，单位 为兆瓦；
[0050] 12)根据风电基地各风机实际出力值，得到大规模风电出力实际值表达式：
[0051]
[0052] 式(2)中，％：；为电力系统A内风机w在时刻t的实际出力值，单位为兆瓦;Wt'A为电力 系统A内风电在时刻t的实际出力值，单位为兆瓦；
[0053] 13)根据大规模风电基地短期出力预测值与实际出力值，得到大规模风电出力短 期不确定性表达式：
[0054]
[0055]式(3)中，是电力系统A内风电在时刻t的风电出力预测误差，上标z表示提前预 测的时段数；
[0056] 14)根据大规模风电出力短期不确定性表达式，得到大规模风电出力短期不确定 性分布函数表达式：
[0057]
[0058] 式⑷中，Λ?〇,σ,/:;)是平均值为零的正态分布;是电力系统A内风电在时亥Ijt的 风电出力预测误差标准差，从中可看出，σ#会随着z的提高而相应增大，即预测时间尺度越 大，风电出力不确定性越大；
[0059] 2)根据大规模风电出力短期不确定性判别公式，进一步简化判别参数，得到简化 后的大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，具体包括：
[0060] 21)以装机容量为基值，σ#可近似表示为风电出力预测标幺值的线性函数：
[0061]
[0062] 式(5)中，灰;/4nst为风机w的装机容量，单位为兆瓦；γ和η为线性函数系数；
[0063] 22)对于不同的ζ，有近似相同的γ值：
[0064] Λ 〇·2 Vz .(.6)
[0065] 23)η可以近似表达为ζ的函数：
[0066]
[0067]
[0068]
[0069] 25)不同分布地域下的误差标准差，随着分布距离的增加，标准差近似呈线性减 小，记X为风电基地内两两风机之间的最大距离，单位为IO3千米，可得：
[0070]
[0071] 式(9)中，式(9)适用于风电场之间两两风机距离在140km~1850km空间范围内的 情况，基本囊括了现实中电力系统的所有大规模风电分布情况；
[0072] 26)将式(8)代入式(9)，得到：
[0073]
[0074] 式(10)即为简化后的大规模风电出力短期不确定性快速判别公式。
[0075] 实施例2
[0076] 本例中以某省级地区为例阐述本发明所提出的大规模风电出力短期不确定性快 速判别方法：
[0077] A、统计得到大规模风电基地风电场参数以及地理分布：
[0078] Al、风电场风速参数如表1所示：
[0079] A2、该风电基地内的各风电场两两之间的地理距离如表2所示：
[0080] B、根据大规模风电出力短期不确定性快速判别公式，对不同时间尺度（1小时、2小 时、3小时、4小时、5小时、6小时）的风电不确定性进行判别，判别结果如图1所示。
[0081]表1
[0086]上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人 士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明 精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 一种大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 根据电力系统A内各风机W在时刻t的日前预测出力值和实际出力值，计算得到电力 系统A内风电在时刻t的风电出力预测误差其中，z表示提前预测的时段数，从而得到大 规模风电出力短期不确定性分布函数表达式： 其中：Λτ(0,σ^::)是平均值为零的正态分布；是电力系统A内风电在时刻t的风电出力 预测误差标准差； 2) 根据步骤1)得到的大规模风电出力短期不确定性分布函数表达式，σ'#可近似表示 为风电出力预测标幺值的线性函数：其中：为风机w的装机容量，单位为兆瓦；γ和η为线性函数系数； 对γ和η值做进一步简化，以得到简化的大规模风电出力短期不确定性快速判别公式。2. 根据权利要求1所述的大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，其特征在于，步 骤1)的具体实施步骤如下： 11) 根据风电基地各风机出力预测值，得到大规模风电短期出力预测表达式一：其中，《^为区域电力系统Α内的风电场集合;Hit为电力系统Α内风机W在时刻t的日前 预测出力，单位为兆瓦;WtA为电力系统A内风电基地在时刻t的日前预测出力，单位为兆瓦； 12) 根据风电基地各风机实际出力值，得到大规模风电出力实际值表达式二：其中，〇电力系统4内风机w在时刻t的实际出力值，单位为兆瓦;为电力系统A内 风电在时刻t的实际出力值，单位为兆瓦； 13) 根据大规模风电基地短期出力预测值与实际出力值，得到大规模风电出力短期不 确定性表达式三：14) 根据大规模风电出力短期不确定性表达式三，可得到大规模风电出力短期不确定 性分布函数表达式四： 〇 釋W';)。3. 根据权利要求2所述的大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，其特征在于，步 骤2)中，简化γ值及η值的具体步骤如下： 对于不同的ζ，有近似相同的γ值，具体的，?zs θ·2 V2; 而对于n，能近似的表达为z的函数将简化后的γ值和η值及式一代入到的线性函数中，得到式五：4.根据权利要求3所述的大规模风电出力短期不确定性快速判别方法，其特征在于，设 X为风电基地内两两风机之间的最大距离，单位为1〇3千米，可得式六：将式五代入式六中，可得风电场之间两两风机距离在140~1850km的空间范围内，大规 模风电出力短期不确定性快速判别公式七：
【文档编号】G06Q50/06GK106056259SQ201610589608
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年7月26日 公开号201610589608.1, CN 106056259 A, CN 106056259A, CN 201610589608, CN-A-106056259, CN106056259 A, CN106056259A, CN201610589608, CN201610589608.1
【发明人】李明轩, 徐乾耀, 贺大玮
【申请人】李明轩