[发明专利]基于BDK Copula函数的临近风电场风速相关性采样方法

权利要求书

1.基于BDK Copula函数的临近风电场风速相关性采样方法，其特征在于，针对风速样本数据采样问题，构建了二元无参数BDK Copula函数，并应用于采样过程，包括以下步骤：

1)计算风速变量的边际累计密度函数CDF；

2)构建基于边际累计密度函数CDF的风速变量相关性的二元无参数BDK Copula函数；

3)对风速序列进行基于二元无参数BDK Copula函数的逆变换获取采样样本。

2.根据权利要求1所述的基于BDK Copula函数的临近风电场风速相关性采样方法，其特征在于，在步骤1)中，风速变量的边际累计密度函数CDF，其具体计算流程如下：

1.1)设定随机风速变量x的密度估计区间[x_min,x_max]，预设估计区间分割段数n，则割分的每一段小区间长度l＝(x_max-x_min)/n；

1.2)使用离散余弦函数求解随机风速变量的扩散核密度估计式，得到n+1个分割点X＝(x_min,x_min+l,x_min+2l,…,x_max)的概率密度，其中第j个分割点X_j的概率密度记为f(X_j)，计算风速变量x_i的概率密度以及边际累计密度函数CDF：

式中，f(x_i)为风速变量x_i的概率密度，F(x_i)为边际累计密度函数CDF，X_j+1为第j+1个分割点，f(X_j+1)为第j+1个分割点的概率密度，f(X_k)为第k个分割点的概率密度，k＝2,3,…,j；

1.3)重复步骤1.1)-步骤1.2)，获得每个风速变量x_i的边际累计密度函数CDF。

3.根据权利要求2所述的基于BDK Copula函数的临近风电场风速相关性采样方法，其特征在于，在步骤2)中，二元无参数BDK Copula函数性质如下:

c(u,0)＝Δu

式中，c(·)为二元Copula函数的概率密度函数，t为时间，u为随机变量，Δ为样本的经验概率密度分布，n表示垂直边界向外的点的数目，为梯度运算；

基于上述性质，风速变量基于边际累计密度函数CDF的二元无参数BDK Copula函数为：

式中，x₁和x₂为两个风速变量值，f(x₁)和f(x₂)为两个风速变量值对应的概率密度，f(F(x₁))和f(F(x₂))为两个风速变量值的CDF的概率密度。

4.根据权利要求3所述的基于BDK Copula函数的临近风电场风速相关性采样方法，其特征在于，在步骤3)中，二元无参数BDK Copula函数采样的过程如下：

x₁＝ω₁

式中，ω₁和ω₂为风速序列中独立分布的风速样本；表示以变量x₁为条件的求解函数，计算公式如下：