[发明专利]一种风电出力时间序列建模方法

权利要求书

1.一种风电出力时间序列建模方法，其特征在于，所述建模方法包括如下步骤：

（1）收集至少两年内时间尺度为15分钟的风电出力历史数据，对风电出力时间序列进行处理；

（2）分析风电出力时间序列的特性；

（3）对风电出力时间序列分割与统计；

（4）采用序贯抽样方法，重构模拟风电时间序列；

（5）验证模拟风电出力时间序列的可靠性。

2.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤（1）对风电出力时间序列进行处理包括去除序列中的错误数据和补充缺失数据。

3.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤（2）分析风电出力时间序列的特性包括波动特性C_f、概率分布特性C_d、相关特性C_r和风过程特性C_p。

4.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤（3）对风电出力时间序列分割与统计是对风电出力时间序列进行滤波处理，将风电出力时间序列划分风过程和片段，统计风过程转换概率和片段概率分布，并计算滤波过程产生的误差。

5.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤（4）采用序贯抽样方法，重构模拟风电时间序列包括如下步骤：

1）根据风过程转移概率序贯抽样模拟风过程序列；

2）根据片段概率分布序贯抽样风过程内部片段；

3）叠加步骤（2）所示波动特性C_f。

6.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤（5）验证模拟风电出力时间序列的可靠性包括根据步骤（2）中风电出力时间序列的特性分析模拟风电出力时间序列的特性，若模拟风电时间序列的特性符合步骤（1）收集的历史数据的特性，则模拟风电出力时间序列符合风电实际运行情况，并将其用于系统分析，若不符合，则返回步骤（4）重新构造，直至特性符合历史数据。

7.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述波动特性C_f为短时间最大波动概率分布；短时间最大波动指短时间最大值与最小值的差值，若最大值出现在最小值之后则差值为正，若最大值出现在最小值之前则差值为负。

8.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述短时间为1分钟-40分钟内。

9.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述概率分布特性Cd指风电出力的概率分布，包括各出力水平的概率密度和累计概率分布。

10.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述相关特性Cr指风电出力时间序列的自相关函数和偏自相关函数。

11.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述风过程特性Cp指滤波后风电出力时间序列中超过某一出力L的子序列的个数。