【技术实现步骤摘要】
一种多风电场发电时序模拟场景构建方法
本专利技术属于新能源发电
,特别涉及一种多风电场发电时序模拟场景构建方法。
技术介绍
目前常用的新能源消纳能力评估方法是时序生产模拟法,时序仿真法计算精度高,物理意义清晰。然而关于计及多风电场相关性的时序生产模拟法研究较少,存在较多问题亟待解决。首先,传统的小波分解重构算法在高频段的分辨率较差,使得滤波效果不理想;其次,传统时序仿真法多采用高斯函数拟合风电波动过程,但由于风电波动过程并不对称,必然存在上升快而下降慢,亦或是上升慢而下降慢的情况,此类情况都是高斯函数无法解决的,必然存在较大误差;同时,单一的Copula函数无法准确刻画多风电场之间复杂的相关性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,以解决上述存在的一个或多个技术问题。本专利技术的多风电场发电时序模拟场景构建方法,考虑时空相关性和波动时移特性,能够同时模拟多风电场历史出力的变化规律,可为评估电力系统消纳新能源的能力提供准确的数据支持。为达到上述目的,本专利技术采用以下技术方案:一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,包括以下步骤:S1,采集多风电场历史出力数据,获得历史风电序列PN(t),时间分辨率为t;S2,将历史风电序列PN(t)分解为低频趋势序列Pl(t)和高频随机序列Ph(t)两部分;S3,对不同风电场的低频趋势序列Pl(t)进行风电波动配对;S4,统计不同风电波动过程的上升和下降持续时间,获得体现波动时移特性的时间参数集合上升持续时间集合{Trise}和下降持续时间集合{Tfall};S5,采用Logisti ...
【技术保护点】
1.一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,采集多风电场历史出力数据,获得历史风电序列PN(t),时间分辨率为t;S2,将历史风电序列PN(t)分解为低频趋势序列Pl(t)和高频随机序列Ph(t)两部分;S3,对不同风电场的低频趋势序列Pl(t)进行风电波动配对;S4,统计不同风电波动过程的上升和下降持续时间,获得体现波动时移特性的时间参数集合上升持续时间集合{Trise}和下降持续时间集合{Tfall};S5,采用Logistic函数对配对的风电波动过程进行拟合,得到拟合参数分别为波动幅度{L}、上升陡度{Krise}和下降陡度{Kfall};S6,建立波动拟合参数{L}、{Krise}、{Kfall}和波动时移特性参数{Trise}、{Tfall}的最优Copula函数模型;S7,从步骤S6构建的函数模型中抽取参数,构建所述多风电场的发电时序模拟场景PM(t)。
【技术特征摘要】
1.一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,采集多风电场历史出力数据,获得历史风电序列PN(t),时间分辨率为t;S2,将历史风电序列PN(t)分解为低频趋势序列Pl(t)和高频随机序列Ph(t)两部分;S3,对不同风电场的低频趋势序列Pl(t)进行风电波动配对;S4,统计不同风电波动过程的上升和下降持续时间,获得体现波动时移特性的时间参数集合上升持续时间集合{Trise}和下降持续时间集合{Tfall};S5,采用Logistic函数对配对的风电波动过程进行拟合,得到拟合参数分别为波动幅度{L}、上升陡度{Krise}和下降陡度{Kfall};S6,建立波动拟合参数{L}、{Krise}、{Kfall}和波动时移特性参数{Trise}、{Tfall}的最优Copula函数模型;S7,从步骤S6构建的函数模型中抽取参数,构建所述多风电场的发电时序模拟场景PM(t)。2.根据权利要求1所述的一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,步骤S1还包括:采用最小最大值标准化对历史出力数据进行归一化处理。3.根据权利要求1所述的一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,步骤S2具体包括:基于自适应小波包分解算法,将历史风电序列PN(t)分解为低频趋势序列Pl(t)和高频随机序列Ph(t)两部分。4.根据权利要求3所述的一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,步骤S2具体包括:基于自适应小波包分解算法,对历史风电序列PN(t)进行n层分解,并重构第n层2n个频段的功率分量,得到相应的低频部分Pl(t)和高频部分Ph(t),每个频段的带宽为f0;其中,f0=fs/2n+1,式中:fs为信号采样频率,n为小波包分解层数;同时,以风电并入电网的波动标准对历史风电功率进行判断,循环加深分解层数,确定最优分解层数n,实现历史风电序列的自适应分解。5.根据权利要求1所述的一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,步骤S3具体包括:对比不同风电场的各个波动过程,若两个风电场的波动峰值均处于对方波动过程内,则将这两个波动过程进行配对。6.根据权利要求1所述的一种多风电场发电时序模拟场景构建方法,其特征在于,步骤S4通过统计波动的上升和下降持续时间来分析风电时移特性具体包括:首先,统计低频趋势序列Pl(t)的波峰值集合{Peak}和波谷值集合{Trough},将相邻两个波谷值之间的风电序列定义为一个波动...
【专利技术属性】
技术研发人员:司刚全,曲凯,曹晖,贾立新,张彦斌,
申请(专利权)人:西安交通大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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