[发明专利]基于统计规律的新能源出力概率区间建模方法

说明书

本发明的基于统计规律的新能源出力区间概率建模方法，根据新能源场站历史运行数据和预测数据，获得功率预测误差分布数据；将功率预测误差分布数据按照预测功率出力划分多个功率出力区间；采用极大似然法确定每个功率出力区间的功率预测误差所服从的分布类型和分布参数；计算每个功率出力区间的功率预测误差可能服从的概率分布函数所对应的极大对数似然值；每个功率出力区间选取一个最大的极大对数似然值，最大的极大对数似然值所在的分布函数作为对应区间的概率分布模型。本发明采用较为简单的分布模型来描述各区间功率预测误差，克服了统一模型的复杂性问题以及在不同区段适应性差的问题，在提高模型精度的同时，大大减少了计算量。

技术领域

本发明属于电力系统仿真与分析技术领域，具体涉及一种基于统计规律的新能源出力概率区间建模方法。

背景技术

以风电、光伏为主的新能源出力具有不确定性。随着大规模新能源并网运行，新能源功率预测的精度直接影响着电网安全稳定运行。虽然引入高分辨率数值天气预报以及人工智能的预测方法后，新能源功率预测精度得到了大大提高，但是，受人类对气候过程机理认知的不足，新能源功率预测值和实际值之间存在一定的误差，而且短期内无法消除。从整体而言，新能源功率预测误差呈现出一定的概率分布特性，该预测误差的分布特性是新能源预测精度评估和高比例新能源电力系统优化调度、风险评估的重要参考依据。在此背景下，分析新能源出力误差特征，建立新能源出力区间的概率模型，进而掌握新能源出力预测误差信息，可为大规模新能源并网的电力系统优化调度和风险评估提供辅助决策依据。

国内外研究者在对新能源功率预测误差统计和分析的基础上，建立新能源功率预测误差分布模型。不同模型考虑因素不同，能表征的分布特性亦不同。然而，不同预测出力情况下预测误差分布特性也有差异，现有采用统一分布模型来描述全预测功率区间分布特性时，模型的复杂性和计算量大大增加，实用化水平低，难以满足不同时间尺度、不同区域的工程需求。

发明内容

为克服上述问题，本发明提出了一种预测准确、计算量小的基于统计规律的新能源出力区间概率建模方法。

一种基于统计规律的新能源出力区间概率建模方法包括以下步骤：

步骤S001，根据新能源场站历史运行数据和预测数据，获得功率预测误差分布数据；

步骤S002，将功率预测误差分布数据按照预测功率出力划分多个功率出力区间；

步骤S003，采用极大似然法确定每个功率出力区间的功率预测误差所服从的分布类型和分布参数；

步骤S004，计算每个功率出力区间的功率预测误差可能服从的概率分布函数所对应的极大对数似然值；

步骤S005，每个功率出力区间选取一个最大的极大对数似然值，最大的极大对数似然值所在的分布函数作为对应区间的概率分布模型。

有益效果：本发明的基于统计规律的新能源出力区间概率建模方法，根据新能源场站历史运行数据和预测数据，获得功率预测误差分布数据；将功率预测误差分布数据按照预测功率出力划分多个功率出力区间；采用极大似然法确定每个功率出力区间的功率预测误差所服从的分布类型和分布参数；计算每个功率出力区间的功率预测误差可能服从的概率分布函数所对应的极大对数似然值；每个功率出力区间选取一个最大的极大对数似然值，最大的极大对数似然值所在的分布函数作为对应区间的概率分布模型。本发明采用较为简单的分布模型来描述各区间功率预测误差，克服了统一模型的复杂性问题以及在不同区段适应性差的问题，在提高模型精度的同时，大大减少了计算量。

具体实施方式

以下将结合实施例予以说明。

一种基于统计规律的新能源出力区间概率建模方法包括以下步骤：

步骤S001，根据新能源场站历史运行数据和预测数据，获得功率预测误差分布数据；