一种基于Copula函数获取多风电场容量可信度的方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于Copula函数获取多风电场容量可信度的方法，包括：考虑风电场尾流效应，将风速时间序列转换为风电场出力时间序列，依据数值大小对该序列进行状态归并，再进行非线性拟合得到单个风电场的出力的边缘分布；选取用于描述下厚尾特性的Clayton Copula函数描述各风电场出力间的相关关系，根据风电场历史出力数据，采用两阶段极大似然估计法对已选择的Copula函数进行参数估计，得到多风电场出力联合概率分布的相关参数；将基于Clayton Copula函数的多风电场出力联合概率分布等效为多状态机组并入发电系统，基于等可靠性准则，采用截弦法迭代获得风电场容量可信度。本发明快速、准确、可以更好地评估风力发电对系统可靠性、经济性及减少环境污染等方面的意义。
【专利说明】-种基于Copu I a函数获取多风电场容量可信度的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于含风电场的电力系统运行【技术领域】，更具体地，涉及一种基于Copula 函数获取多风电场容量可信度的方法。
【背景技术】
[0002] 随着风力发电技术的日益成熟和国家政策对清洁环保的新能源发展有效激励，中 国丰富的风能资源逐渐被开发，风电装机容量持续增长，截止到2012年底，中国风电累计 装机容量已达到7532万千瓦，相较于2007年增长约1300万千瓦，预计到"十二五"末将超 过1亿千瓦。由于风电场出力具有随机性和间歇性等特点，起初风电被看作是一种完全不 可靠的发电形式，只提供能源，不能提供发电容量。实际上没有一种发电方式是完全可靠 的，风电和常规发电形式只是在设备可用率方面存在数量的差异，没有本质区别。风电容 量可信度是衡量风力发电对电力系统可靠性贡献程度的指标，通过对风电容量可信度的研 究，可以获取一定装机容量的风电场从可靠性的角度所能替代的常规发电机组的容量。因 此对风电场容量可信度进行研究，为电力规划中电力电量平衡、调频容量和备用容量的选 取及风电上网电价等问题的解决提供科学准确的依据。
[0003] 国内外许多电力行业的学者对风电容量可信度问题进行了深入的探讨和研究。风 电容量可信度的衡量标准主要有两种：（1)保持系统可靠性水平一致的情况下，风电场所 能替代的常规机组的容量，即风电的等效固定容量；（2)计算等可靠性指标下，新增风电能 够多承载的部分负荷，即风电的有效载荷容量（effective load carrying capability, ELCC)。
[0004] 风电容量可信度获取方法目前大多技术采用基于随机模拟的蒙特卡洛方法，蒙特 卡洛法需要消耗大量的时间才能得到满意的精度，已经有技术将拉丁超立方采样（Iatin hypercube sampling LHS)方法及序列运算理论进行计算引入到容量可信度的计算中。牛 顿迭代法、截弦法等也以其计算量小、收敛速度快等特点被应用于风电可信容量的快速计 算。
[0005] 现有风电容量可信度获取的技术主要针对单个风电场的可信容量计算进行了深 入研究，随着风力资源的进一步开发，同一风区将存在多个风电场同时接入系统，空间位置 临近的风电场出力存在一定的相关性，这种相关特性将对风电场之间的出力产生影响，进 而影响风电容量可信度的大小。因此为准确计算大容量风电并网后对电力系统的容量贡 献，有必要考虑多风电场间的相关性对可信容量的影响。
【发明内容】
[0006] 针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于Copula函数获取多风电 场容量可信度的方法，在获得多风电场并网后容量可信度时考虑其出力相关性，能够更加 准确地衡量风电场对电力系统可靠性的贡献，提高获取多风电场容量可信度的准确度。
[0007] 为实现以上发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
[0008] -种基于Copula函数的获取多风电场容量可信度的方法，包括以下步骤：
[0009] (1)获取并入风电场前原始发电系统的发电机组的容量、强迫停运率参数、系统全 年的小时负荷数据、风电场装机容量、风电机组额定输出功率、机组切入风速、机组切出风 速、机组额定风速以及所在地区风速时间序列Iv1,?…、…％}，V1为第1个时刻的风电场 中风电机组的风速，1为时刻的序号，1 = 1，2......η ;;
[0010] (2)根据机组切入风速、机组切出风速、机组额定风速以及风电机组额定输出功率 获得风电机组输出功率P(V 1)与风速V1之间的关系j
【权利要求】
1. 一种基于Copula函数获取多风电场容量可信度的方法，其特征在于，包括以下步 骤： (1) 获取并入风电场前原始发电系统的发电机组的容量、原始发电系统的强迫停运率 参数、系统全年的小时负荷数据、风电场装机容量、风电机组额定输出功率、机组切入风速、 机组切出风速、机组额定风速以及所在地区风速时间序列IvpVfAVvJ; 其中，V1为第1个时刻的风电场中风电机组的风速，1为时刻的序号，1 = 1，2，…，η; (2) 根据机组切入风速、机组切出风速、机组额定风速以及风电机组额定输出功率获得 0 V1 < VciorvI^Vco 风电机组输出功率P(V1)与风速V1之间的关系八Vrf<V^v7-;在考虑 VrVci Pr Vd^ Vz <Vco 风电场的尾流效应时，根据各个时刻对应的风电机组输出功率P(V1)获得风电场出力时间 序列Ic1,C2-C1-C1J; 其中，Vcd为切入风速；V。。为切出风速％为额定风速K1为第1个时刻风电场的出力； 已为风电机组额定输出功率； ⑶将[〇, 1]划分为M个区间，并统计风电场出力C1落入各个区间的数目Iii,并获得每 个风电场出力在各个区间的概率Pi,利用插值逼近法对每个风电场出力状态和其在各个区 间的概率进行非线性拟合，获得单个风电场的出力的边缘分布； (4) 采用ClaytonCopula函数描述多风电场联合概率分布的下厚尾特性，根据各个 风电场的出力的边缘分布获得多个风电场出力的联合概率分布H(Pl，...，pm)，并采用两阶 段极大似然估计的方法对风电场出力时间序列进行估计处理，获得联合概率分布的相关参 数； (5) 根据多风电场联合概率分布，将多风电场出力等效为多状态机组，将所述多状态 机组与原始发电系统合并形成含风电场的发电系统，并根据原始发电系统的发电机组的容 量、原始发电系统的发电机组的强迫停运率参数、系统全年的小时负荷数据、多状态机组的 容量和多状态机组的强迫停运率参数，获得含风电场的发电系统的可靠性指标Rn+1 ; (6) 采用截弦法调整原始发电系统装机容量为Ek，使得调整后新发电系统可靠性指标 R(Ek)与含风电场的发电系统的可靠性指标Rn+1 -致； (7) 根据风电场替代容量和所述风电场装机容量Cwind获得风电场容量可信度，其中风 电场替代容量为新发电系统装机容量Ek与原始发电系统的发电机组的容量cOTg之间的差 值，风电场容量可信度为风电场替代容量与风电场装机容量Cwind的比值。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤（3)中，每个风电场出力在各个区 间的概率Pi=rii/rv 其中，nQ为出力值总的个数，Ili为出力值C1落在Ci范围内点的个数， m=tl[Ci~\+Ci <cs<C+10+Ci'l， Q= ，/ =i，2 …M，Ci 为风电场出力状态；Cn ι=ι^ 2 2JM-I 为风电场额定出力；i为风电场出力状态序号；M为离散的状态数，I( ·)为指示函数，当括 号内条件成立时取1，否则取〇。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤（4)中根据公式H(Pl，...，pm)= [(F1(P1)Γα+···+ (Fm(pm)Γα -?Γ1/α获得多个风电场出力的联合概率分布； 其中，Pnm为m个风电场的输出功率！F1(P1),... ,Fm(Pm)为各个风电场的出力的边缘 分布；α为联合概率分布的相关参数。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，获得联合概率分布的相关参数α的具体过 程如下： (1)根据多个风电场的出力时间序列{cn，C12…C11…C1J、{c21，C22…C21…C2J......{cml， cW cmi··· cmJ以及多个风电场的出力边缘分布F1 (C11 ; a i)、F2 (c21 ; α 2)......Fm(cml;am)获 得边缘分布函数的参数αp......、am的估计值(S1、......>?ιη ； η η 其中，4 =argmaxZIn乂G?;α,),......,?/Η=argmaxΣ1η人（c?/;?），.式中均为风 1=1 I=I 电场的出力边缘分布Fm的导函数； ⑵根据所述估计值4、......、、Clayton Copula函数以及多个风电场的出力时 间序列{cn，c12...cu...cln}、{c21，C22...C21...C2J......{cml，cm2...cml...cmn}获得联合概率分布 函数的参数α; η 其中，hargmaxIhAUiGvii)，......，Ii1均为Clayton Copula函 /=1 数H1的导函数。
【文档编号】H02J3/38GK104319807SQ201410554742
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年10月17日 优先权日:2014年10月17日
【发明者】李蓉蓉, 周保荣, 金小明, 吴耀武, 娄素华, 张联邦, 杨育丰, 黄旭锐, 张立静, 王永灿 申请人:南方电网科学研究院有限责任公司, 华中科技大学