[发明专利]一种风电场集群出力计算方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种风电场集群出力计算方法及系统，该方法包括：根据风电场集群的风速历史时序数据，获取风速经验分布函数；根据所述风速历史时序数据，获取一阶连续状态空间马尔科夫链模型；根据所述一阶连续状态空间马尔科夫链模型，获取多维风速马尔科夫时间序列模型；根据所述风速经验分布函数，获取M个风速经验值；根据所述M个风速经验值和所述第一Copula函数，获取M个风速马尔科夫时间序列；根据所述M个风速马尔科夫时间序列、风速与风力发电机输出功率的关系，获取每一风电场的输出功率。本发明实施例推动大规模风电接入区域电网的可持续发展，适用于大规模风电场集群并网下计及时空相依性的风电场集群出力预测。

技术领域

本发明实施例涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种风电场集群出力计算方法及系统。

背景技术

在全球经济突飞猛进式发展的大背景下，传统化石能源的储量捉襟见肘，全球范围内的能源危机已初见端倪。

风电作为一种清洁能源，其存在虽然能对环境污染及能源短缺问题起到一定的缓解作用，但风电场的有功出力受制于风速，会呈现出一定的随机特性，风力发电的这种特点会对电力系统的节点电压、线路传输功率以及系统运行频率等带来危害，限制着风能进一步发展利用。

与此同时，同一地区的风电场之间因为地理位置的互邻，多个风电场的有功出力之间会表现出一定的正相关特性，即各个风力发电场的有功出力同时增加或者减小，忽略这种相关性，会对后续的系统状态评估带来一定偏差。

以上所述风力发电的种种特性，限制了其进一步发展利用。对此，亟需提出考虑时空相关性的风电场集群典型出力选取方法。

发明内容

针对上述问题，本发明实施例提供一种风电场集群出力计算方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供一种风电场集群出力计算方法，包括：

S1，根据风电场集群的风速历史时序数据，获取风速经验分布函数，所述风速经验分布函数表示风速与风速分布之间的关系；

S2，根据所述风速历史时序数据，获取一阶连续状态空间马尔科夫链模型，并基于Sklar定理生成第一Copula函数，所述一阶连续状态空间马尔科夫链模型表示所述风电场集群中每一风电场不同时刻之间风速分布关系；

S3，根据所述一阶连续状态空间马尔科夫链模型，获取多维风速马尔科夫时间序列模型，并基于Sklar定理生成第二Copula函数，所述多维风速马尔科夫时间序列模型表示所述风电场集群中同一时刻不同风电场之间风速分布关系；

S4，根据所述风速经验分布函数，获取M个风速经验值，所述M个风速经验值满足所述第二Copula函数，M表示所述风电场集群中风电场的个数；

S5，根据所述M个风速经验值和所述第一Copula函数，获取M个风速马尔科夫时间序列；

S6，根据所述M个风速马尔科夫时间序列、风速与风力发电机输出功率的关系，获取每一风电场的输出功率。

第二方面，本发明实施例提供一种一种风电场集群出力计算系统，包括：

第一模块，用于根据风电场集群的风速历史时序数据，获取风速经验分布函数，所述风速经验分布函数表示风速与风速分布之间的关系；

第二模块，用于根据所述风速历史时序数据，获取一阶连续状态空间马尔科夫链模型，并基于Sklar定理生成第一Copula函数，所述一阶连续状态空间马尔科夫链模型表示所述风电场集群中每一风电场不同时刻之间风速分布关系；

第三模块，用于根据所述一阶连续状态空间马尔科夫链模型，获取多维风速马尔科夫时间序列模型，并基于Sklar定理生成第二Copula函数，所述多维风速马尔科夫时间序列模型表示所述风电场集群中同一时刻不同风电场之间风速分布关系；