[发明专利]一种基于WAMS数据的风电出力特性分析方法

权利要求书

1.一种基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：确定风电出力特性；

步骤2：分析风电出力特性；

步骤3：定义风电场群，并对其进行统计分析。

2.根据权利要求1所述的基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述步骤1中，风电出力特性主要包括风电出力极值特性、风电功率峰谷特性、风电功率短时波动特性、风电调峰贡献、日反调峰特性、偏差相关性、风电负荷率概率分布、风电穿透率和风电利用小时数。

3.根据权利要求2所述的基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述步骤2中，对风电出力极值特性、风电功率峰谷特性、风电功率短时波动特性、风电调峰贡献、日反调峰特性、偏差相关性、风电负荷率概率分布、风电穿透率和风电利用小时数分别进行分析。

4.根据权利要求3所述的基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述风电出力极值特性主要包括风电出力最大值、风电出力最小值及风电出力均值；

1)所述风电出力最大值主要包括日出力最大值、月出力最大值和任意时间段的出力最大值；

2)所述风电出力最小值主要包括日出力最小值、月出力最小值和任意时间段的出力最小值；

3)所述风电出力均值主要包括日平均出力、月平均出力和任意时间段的平均出力；其中，任意时间段的平均出力用P_avg表示，有：

Pavg=∫0TPidtT---(1)]]>

其中，P_i为日有功出力，T为任意时间段。

5.根据权利要求3所述的基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述风电功率峰谷特性主要包括日风电功率最大值、日风电功率最小值和日风电功率最大峰谷差；日风电功率最大峰谷差用P_mpv表示，有：

P_mpv＝P_max-P_min    (2)

其中，P_max为日风电功率最大值，P_min为日风电功率最小值。

6.根据权利要求3所述的基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述风电功率短时波动特性主要包括风电功率短时波动量、风电功率最大上升量和风电功率下降速率；

所述风电功率短时波动量为间隔时段n内风电功率最大值与风电功率最小值之差，表示为：

ΔP_n＝P_nmax-P_nmin        (3)

其中，ΔP_n为风电功率短时波动量，P_nmax为间隔时段n内风电功率最大值，P_nmin为间隔时段n内风电功率最小值，n取1min、5min或15min。

7.根据权利要求3所述的基于WAMS数据的风电出力特性分析方法，其特征在于：所述风电调峰贡献为实际风电负荷峰谷差与净风电负荷峰谷差之差，净风电负荷等于实际风电负荷减去风电发电出力；

风电调峰贡献用ΔP_pc表示，有：

ΔP_pc＝ΔP_sjfh-ΔP_jfh      (4)

其中，ΔP_sjfh为实际风电负荷峰谷差，ΔP_jfh为净风电负荷峰谷差。