一种考虑风电场风速时空分布差异的调频能量评估方法

专利主权项内容

1.一种考虑风电场风速时空分布差异的调频能量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建基于数值天气预报的风电场各机群分钟级风速概率预测模型S1-1、基于风电场内各机组的历史风速数据，先利用CalinskiHarabasz指数确定最优分类数K，再用kmeans算法进行聚类得到K个机群，以距离聚类中心最近的机组作为中心机组；S1-2、用核密度估计法确立各中心机组的风速边缘概率密度函数；S1-3、基于各机群边缘概率分布函数，建立不同copula函数描述各机群中心机组风速与风电场数值天气预报的相关性，采用极大似然估计法求得相关参数，风速的联合copula函数表示如下：式中，是数值天气预报风速，v是各中心机组分钟级风速，θ为copula函数的参数，u＝F(v)，/>ivS1-4、利用AIC信息准则评价不同copula函数的拟合优劣，择优选择合适的copula函数，计算公式如下：A＝2k-2ln(L)式中，k为Copula函数中参数个数；L为Copula函数极大似然函数的值；S1-5、计算各机群中心机组分钟级风速的条件概率模型式中，S2、构建典型风速预测场景S2-1、采样利用拉丁超立方抽样方法将概率分布函数均分成N个区间，在每个区间选择中点确定作为采样点，通过反函数将样本值映射到风速采样值v，v表示如下 : tntn将上述方法得到的采样值随机排列为矩阵的一行，重复采样T次，形成一个T*N阶初始采样矩阵V，表示为式中，T为样本时序维数；S2-2、排序利用Cholesky分解方法进行采样矩阵时序重构得到N个风速场景集；S2-3、风速场景削减采用快速前代消除法将风速场景削减为S个概率较大的代表原分布的典型场景及其对应概率p，并验证生成场景对风速实测值的覆盖情况P : sB式中，Bt为二元变量，当前时段内风速实测值处于生成场景的最大值与最小值之间时取1，反之为0；N为生成场景的时间序列；TS3、基于典型风速预测场景的风电场调频能量评估利用以下公式计算各机群每个典型风速场景下可用调频能量，式中，ω为风机转子最大转速，ω为进入恒转速区的初始转速，v为额定风速，v为恒转速区风速下限，v为当前风速，v为最低并网风速限值；max1n10将各个场景下的调频能量进行概率加权计算，即为各风机可用调频能量期望值，再叠加各风机能量结果得到风电场可用调频能量评估结果如下：式中，M为风电场风电机组个数，S为风速预测场景个数。。来自马克数据网