[发明专利]风电功率生成算法中风电状态数上限的确定方法及系统在审

专利信息
申请号: 201611142644.X 申请日: 2016-12-13
公开(公告)号: CN106780134A 公开(公告)日: 2017-05-31
发明(设计)人: 李驰;刘纯;黄越辉;王跃峰;杨硕;礼晓飞;马烁;许晓艳;张楠;许彦平;潘霄锋;王晶 申请(专利权)人: 中国电力科学研究院;国家电网公司
主分类号: G06Q50/06 分类号: G06Q50/06
代理公司: 北京安博达知识产权代理有限公司11271 代理人: 徐国文
地址: 100192 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 电功率 生成 算法 中风 状态 上限 确定 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及新能源发电技术领域,具体涉及一种基于MCMC风电功率生成算法中风电功率状态数上限的确定方法及系统。

背景技术

马尔科夫链蒙特卡洛法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)法是一种简单实用的风电出力时间序列随机生成方法。利用该方法生成的风电出力随机变量能够满足其在所定义的不同状态之间的转移概率要求,同时MCMC方法能够使生成得风电出力时间序列保留原始数据的均值、标准差、概率密度函数(Probability Density Function,PDF)以及自相关系数(Autocorrelation Function,ACF),因此有着较高的实用价值。

然而MCMC法只能用于生成离散的状态点,在各状态内风电功率的取值是任意的,一般采用均匀分布的随机数进行叠加。采取这种处理方式后,生成的风电出力时间序列的特性与状态数的选取息息相关。状态数定义得越多,则生成风电出力时间序列的特性与原始风电序列越接近。但过多的状态数会导致风电出力状态间的转移不具有马尔科夫性,违背了MCMC方法的理论基础,因此状态数的选取MCMC方法的一个重要问题。

发明内容

为解决上述现有技术中的不足,本发明的目的是提供一种MCMC风电功率生成算法中风电功率状态数上限的确定方法及系统,为最大限度的提升MCMC方法的建模精度提供了理论基础。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的:

本发明还提供一种基于MCMC的风电功率生成算法中风电状态数上限的确定方法,其改进之处在于,所述确定方法包括下述步骤:

步骤1:搜集并整理时间长度为1年时间分辨率为15min的风电场站风电出力历史数据;

步骤2:对风电场站历史数据进行收集与归一化处理;

步骤3:确定马尔科夫转移概率矩阵;

步骤4:确定风电功率转移服从马尔科夫分布的临界状态。

进一步地,所述步骤2中,计算风电场站历史风电出力时间序列与风电装机容量在对应时刻数据值的比例,得到归一化的历史风电出力值,归一化的历史风电出力值计算公式如下:

其中:Ps为归一化的历史风电出力值,Pt为历史出力值,Pinstall为装机容量。

进一步地,对风电场站历史数据进行收集与归一化处理后,定义风电出力的不同出力状态,将风电出力的可能取值范围离散化,每个功率区间代表风电功率的一个状态,设状态数为N,若归一化的历史风电出力值Ps满足下式(2),则归一化的历史风电出力值Ps属于状态i;

其中:i表示状态,i=1,2,...N,归一化的历史风电出力值Ps代表风电出力的历史时刻为状态i。

进一步地,所述步骤3包括:计算不同状态数N条件下的状态转移矩阵P,所述状态转移矩阵P是一个N×N的矩阵,如式(3)所示

状态转移矩阵P中每个元素pij的值代表风电出力当前时刻为状态i,在下一时刻转移到状态j的概率,每个元素pij由下式(4)计算:

pij=Pr(xn=j|xn-1=i)(4)

其中:xn和xn-1分别表示n和n-1时刻的状态。

进一步地,所述步骤4中,在样本数超过10000时,等式(5)的计算值是服从于自由度为(n-1)2的卡方分布的,计算等式(5)的值如下所示:

其中:χ为服从于自由度为(n-1)2的卡方分布的计算值;fij为状态间的转移频数,p·j为边际概率,由下式计算得出:

其中:i表示状态,i=1,2,...N,N为状态数。

进一步地,所述步骤4中,对于给定的显著性水平α=0.05,求解下式(7),所得到的N的值即为状态数上限值,即为求得的临界状态,的值由公知的卡方分布表中查得;

其中:χα给定的显著性水平α下的卡方分布表。

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