一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法技术

一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法，涉及风功率不确定性的定量刻画方法。为了刻画风功率波动的不确定性，进而满足电力系统对实时调度和优化的控制需求。本发明专利技术定义了风功率变化速率刻画指标，在大量统计数据的基础上，发现了风功率变化速率刻画指标的多尺度调幅效应并给出了一个单一三参数幂律模型，并发现风功率变化速率刻画指标存在日周期特性。最后，提出了功率瞬时相对变化速度的概念，定义风功率多尺度变化速率刻画指标受小时级平均风功率的调制，通过对风电场24小时风功率分别建立幂律模型进行拟合，得到时变三参数幂律模型并用其准确定量刻画风功率不确定性。满足新能源电力系统的实时调度与优化控制的特殊需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法，特别涉及一种基于时变模型来实时刻画风功率变化速率的方法。
技术介绍
由于清洁、可再生的优势，近年来风力发电已成为最具发展潜力和竞争优势的可再生能源。但由于风电的随机波动，风电输出功率的可变性、不可控性，在大规模风电并网的过程中给电力系统带来了巨大的威胁。风功率预测可以提供风电的变化范围信息，有助于合理安排互补电源的容量。然而，互补电源和风力发电的响应速度是不同的。在一般情况下，风力发电的波动率更快，互补电源的必须快速响应风功率的变化从而实现平抑。因此，在平抑波动的过程中，变化率是必须考虑的另一个关键因素。但是在风强随机波动的特性下，仅仅研究风速或者风电功率的预报及其预报误差还不足以满足大规模风电并网后电力系统实时调度和优化控制的需求。即使针对风电出力的强随机波动能够保留相应的备用容量，但是如果备用容量的调节速率跟不上风电出力的变化速率，还是无法保证电力系统的稳定安全运行。现有的很多研究中，都是按照风速-风功率之间的关系进行转换，即通过预测风速由转换曲线来预报风功率。由于风机的风速-功率转换曲线存在两个风速变化而功率恒定的区间(0m/s～切入风速和额定风速～切除风速)，在这两个区间内风速即便有变化风功率也维持不变，如图1所示。因此，基于风速变化速率间接刻画电力系统所关系的风电不确定性，具有一定的局限性。针对电力系统对实时调度和优化的控制需求，现有技术不能满足新能源电力系统的实时调度与优化控制的特殊需求，本专利技术提出了一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法。专利技术内容本专利技术的目的是为了进一步定量精确刻画风功率波动速率的不确定性，进而满足电力系统对实时调度和优化的控制需求，从而提供了一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法。本专利技术为解决上述技术问题采取的技术方案是：本专利技术所述一种基于功率瞬时相对变化速度的风功率不确定性的定量刻画方法，其实现过程为：步骤一：定义风功率变化速率刻画指标并基于小波多尺度变换算法给出计算风功率实时变化率的建模方法；步骤二：基于大规模风功率数据获得风功率实时变化速率刻画指标的多尺度调幅效应，并拟合出单一三参数幂律模型，通过单一三参数幂律模型获得存在的日周期特性；步骤三：在步骤二得到单一三参数幂律模型的基础上，定义功率瞬时相对变化速度，其表示式为风功率实时变化速率刻画指标受小时级平均风功率的调制；步骤四：在步骤二和步骤三的基础上，通过对一段时间内的风电场24小时风功率数据进行分时段提取，针对各个时段对应建立24个分时幂律模型，得到24组α、β、c参数，进而得到一个时变三参数幂律模型；利用时变三参数幂律模型定量地准确刻画风功率的不确定性。比较单一三参数幂律模型和时变三参数幂律模型的拟合误差，时变三参数幂律模型的拟合效果更好，更加准确的对风功率不确定性进行了定量刻画。本专利技术的优点在于首次定量的对风功率的变化速率进行研究，提出了基于小波多尺度变化算法的风功率变化速率刻画指标的瞬时建模方法，发现该指标具有多尺度调幅效应，而且受到小时级平均风功率的调制。基于小波分解合成算法建立了瞬时模型，满足新能源电力系统的实时调度与优化控制的特殊需求。基于这种调制关系，得到了一个单一三参数幂律模型，定义功率瞬时相对变化速度。同时发现风功率变化速率刻画指标存在日周期特性；通过对风电场24小时风功率分别建立幂律模型进行拟合，得到时变三参数幂律模型；比较单一三参数幂律模型和时变三参数幂律模型的拟合误差，时变参数模型的拟合效果更好，更加准确的对风功率不确定性进行了定量刻画。本专利技术定义了风功率变化速率刻画指标；基于小波分解合成算法建立了瞬时模型(给出了基于小波多尺度变换算法的瞬时建模方法)，在大量统计数据的基础上，发现了风功率变化速率刻画指标的多尺度调幅效应，并给出了一个单一三参数幂律模型，并发现风功率变化速率刻画指标存在日周期特性。最后，提出了功率瞬时相对变化速度的概念，定义风功率多尺度变化速率刻画指标受小时级平均风功率的调制，通过对风电场24小时风功率分别建立幂律模型进行拟合，得到时变三参数幂律模型；比较单一三参数幂律模型和时
变三参数幂律模型的拟合误差，时变参数模型的拟合效果更好，更加准确的对风功率不确定性进行了定量刻画。满足新能源电力系统的实时调度与优化控制的特殊需求。附图说明图1为风机功率曲线图；图2为本专利技术方法的流程示意图(一种基于功率瞬时相对变化速度的风功率不确定性刻画方法)，图3是公式(1)计算风功率变化速率指标示意图，图4为风功率实时变化速率的示意图，图5为Mallat小波3层分解算法示意图，图6是风电场原始风功率时间序列信号图，图7是60s间隔的风功率变化量图；图8为本专利技术中定义的{Si本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法，其特征在于：所述方法的实现过程为：步骤一：定义风功率变化速率刻画指标并基于小波多尺度变换算法给出计算风功率实时变化率的建模方法；步骤二：基于大规模风功率数据获得风功率实时变化速率刻画指标的多尺度调幅效应，并拟合出单一三参数幂律模型，通过单一三参数幂律模型获得存在的日周期特性；步骤三：在步骤二得到单一三参数幂律模型的基础上，定义功率瞬时相对变化速度，其表示式为风功率实时变化速率刻画指标受小时级平均风功率的调制；步骤四：在步骤二和步骤三的基础上，通过对一段时间内的风电场24小时风功率数据进行分时段提取，针对各个时段对应建立24个分时幂律模型，得到24组α、β、c参数，进而得到一个时变三参数幂律模型；利用时变三参数幂律模型定量地准确刻画风功率的不确定性。

【技术特征摘要】
1.一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法，其特征在于：所述方法的实现过程为：步骤一：定义风功率变化速率刻画指标并基于小波多尺度变换算法给出计算风功率实时变化率的建模方法；步骤二：基于大规模风功率数据获得风功率实时变化速率刻画指标的多尺度调幅效应，并拟合出单一三参数幂律模型，通过单一三参数幂律模型获得存在的日周期特性；步骤三：在步骤二得到单一三参数幂律模型的基础上，定义功率瞬时相对变化速度，其表示式为风功率实时变化速率刻画指标受小时级平均风功率的调制；步骤四：在步骤二和步骤三的基础上，通过对一段时间内的风电场24小时风功率数据进行分时段提取，针对各个时段对应建立24个分时幂律模型，得到24组α、β、c参数，进而得到一个时变三参数幂律模型；利用时变三参数幂律模型定量地准确刻画风功率的不确定性。2.根据权利要求1所述的一种基于功率瞬时相对变化速度的风电不确定性的定量刻画方法，其特征在于：在步骤一中，风功率变化速率刻画指标的数学表达式如下： Δ v ‾ · = 1 N Σ i = 1 N [ v ( t i ...

【专利技术属性】
技术研发人员：万杰，郝莹，任国瑞，赵鑫宇，初锐，刘智，刘金福，于达仁，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，南京遒涯信息技术有限公司，哈尔滨机易电站设备有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23