[发明专利]一种基于典型状态的光伏出力建模方法

权利要求书

1.一种基于典型状态的光伏出力建模方法，其特征在于，所述建模方法包括以下步骤：

A、收集光伏出力历史数据，采用K均值聚类方法和理想出力曲线提取光伏出力典型状态；具体包括以下步骤：

A1、将被处理月份的光伏出力历史曲线按钟点分为24个子集，对每个样本子集分别设置高、中、低三个初始聚类中心，用K均值聚类方法进行聚类，得到三个聚类中心，即每月得到三条聚类功率曲线；

A2、通过比较光伏出力历史曲线的二阶差分值的绝对值，提取平滑出力曲线，即不受云层扰动的出力曲线，对提取的平滑出力曲线除以当日最大出力进行归一化处理，然后求取各平滑出力曲线的平均值，得到被处理月份的理想出力曲线；

判断光伏出力历史曲线平滑的依据为：

max{|(x_i+2-x_i+1)-(x_i+1-x_i)|}＜D (1)；

式(1)中，x_t为t时刻的光伏出力功率，D为设置的阈值；

A3、对被处理月份的三条聚类功率曲线，用提取的理想出力曲线和一个衰减系数进行拟合，得到经过修正的典型状态出力曲线；

计算衰减系数的目标函数为：

式(2)中，为被处理月份对应典型状态W_i的聚类功率曲线在t时刻的值，X_ideal(t)是被处理月份理想出力曲线在t时刻的值，是对应典型状态W_i的衰减系数，通过拟合每月得到三条典型状态出力曲线，即

B、利用典型状态统计光伏出力的状态持续时间分布进行概率建模；具体包括以下步骤：

B1、比较光伏出力历史数据和被处理月份三条典型状态出力曲线的绝对值，根据最小绝对值将每一时刻的出力数据标记为对应的典型出力状态；

B2、统计每日中出现最多的典型出力状态，将其定义为全天的正常状态，将其他两种典型出力状态定义为扰动状态，统计被处理月份的正常状态类型的概率分布；

B3、对被处理月份数据统计扰动状态和正常状态的持续时间分布，分别统计三种正常状态下，出现其他扰动状态的概率分布；

C、通过状态持续时间分布抽样生成所需时长的光伏出力曲线；具体包括以下步骤：

C1、给定被处理月份的日间出力持续时间L_s，设置当前生成序列长度L＝0；

C2、根据被处理月份正常状态类型的概率分布抽样生成当日的正常状态类型W₀；

C3、根据被处理月份正常状态持续时间的概率分布抽样生成正常状态持续时间L_n，在已生成序列的尾部添加L_n个状态为W₀的点，并且令L＝L+L_n；

C4、判断L是否大于L_s，若是，则进入步骤C7；若不是，则进入步骤C5；

C5、根据被处理月份扰动状态持续时间的概率分布抽样生成扰动状态持续时间L_d，然后根据被处理月份正常状态为W₀时，出现另外两种扰动状态的概率分布抽样生成L_d个扰动状态，添加在已生成序列的尾部，并且令L＝L+L_d；

C6、判断L是否大于L_s，若是，则进入步骤C7；若不是，则进入步骤C3；

C7、统计生成状态曲线中各种状态的时间点数，若时间点数最多的状态为W₀，则结束抽样，完成状态曲线的生成，进入步骤C8；若时间点数最多的状态不为W₀，则拒绝该抽样结果，清空已生成序列，并且令L＝0，返回步骤C3；

C8、生成状态曲线后，通过衰减系数和被处理月份理想出力曲线P_ideal(t))将状态曲线还原为光伏出力曲线：