[发明专利]一种基于改进shapley值的风电汇聚趋势性分状态量化方法

说明书

本发明涉及一种基于改进shapley值的风电汇聚趋势性分状态量化方法，针对仅利用测风数据及气象数据对汇聚效应预测精度较低、传统shapley值法在单一模型预测结果偏差过大时仍参与组合的问题，本发明基于改进shapley值法对风电汇聚效应的趋势性进行量化分析，在对不同风电输出状态量化分析的基础上，得到各风电输出状态下的风电持续出力曲线，进而构建基于汇聚特性分析的风电持续出力曲线分状态组合预测模型，并建立预测精度评价体系。相对于单一的预测模型，风电持续出力曲线的分状态组合预测方法能更准确地描述风电汇聚的趋势，为风电基地扩建后的外送输电容量规划提供一定的理论依据。

技术领域

本发明涉及风电技术领域，是一种基于改进shapley值的风电汇聚趋势性分状态量化方法。

背景技术

风电作为最具商业化开发利用的可再生能源发电形式，是解决我国以及当今世界能源、环境危机的重要途径。近年来在我国一直保持快速发展态势，大规模风电场群集群外送输电已成定势。目前，我国已在甘肃酒泉、新疆哈密、河北、吉林、内蒙古、江苏沿海、山东、黑龙江、山西等风能资源丰富地区，投建了数个千万千瓦级风电基地。2018年1-6月新增并网风电装机794万千瓦，累计并网装机容量达到1.716亿千瓦。

通过各类不同角度的研究可发现，各风电机组出力之间具有平抑效果，随着风电集群规模的增大，风电输出功率波动逐渐变缓，风电输出功率表现出“汇聚(平滑)效应”，而这正是大规模风电场群与单机或单个风场波动特性不同的主要原因，也是进一步研究风电联网相关影响的重要前提。

现有方法大多基于实测数据的统计性分析来得到汇聚效应这一现象及其表征手段，而仅利用测风数据及气象数据对汇聚效应(如风电持续出力曲线)的预测精度较低。为此，本发明提出一种风电持续出力曲线分状态组合预测方法，用于分析不同汇聚规模下的风电持续出力曲线在各风电输出状态内的趋势性变化，进而得到汇聚效应的变化趋势量化方法，最后通过基于实测数据的实施案例对其有效性进行验证。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种科学合理，适用性强，效果佳的基于改进shapley值的风电汇聚趋势性分状态量化方法，采用改进的shapley值法确定预测模型中的权重系数，避免传统shapley值法在单一模型预测结果偏差过大时仍参与组合的现象，基于实测数据对模型有效性进行检验；实施案例表明，相对于单一的预测模型，风电持续出力曲线的分状态组合预测方法能较更准确地描述风电汇聚的趋势。

本发明的目的是由以下技术方案来是实现的：一种基于改进shapley值的风电汇聚趋势性分状态量化方法，其特征是，在对不同风电输出状态量化分析的基础上，得到各风电输出状态下的风电持续出力曲线，进而构建基于汇聚特性分析的风电持续出力曲线分状态组合预测模型，并建立预测精度评价体系，具体包括以下步骤：

1)对风电持续出力曲线分状态进行划分

风电场群的汇聚效应由风电持续出力曲线来描述，直接对风电持续出力曲线变化的趋势性进行预测，会增加预测的难度且预测精度下降；为此，采用分段线性化的方式来提升预测精度，分段点的选取依据风电功率区间；

将风电功率的输出范围等分为若干个风电功率区间，每一个风电功率区间代表一个风电输出状态；设某风电场的风电装机容量为P，将此风电场的输出功率范围进行K等分，第k(1,2,…,K)个风电输出状态对应的风电功率的输出范围为(P_k,min,P_k,max]，其计算公式为(1)式：

为了把握各风电输出状态内风电持续出力曲线的变化趋势，需要对风电持续出力曲线合理划分风电输出状态，对于风电场的加入顺序为：以某风电场为中心向四周发散集群，得到各风电输出状态持续出力曲线；

2)风电持续出力曲线分状态组合预测模型