可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法技术

本发明专利技术公开了一种可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法，包括以下的步骤：S1：对可再生能源电站有功出力预测误差概率分布进行建模；S2：对可再生能源电站有功出力预测误差间的联合累积概率分布函数进行建模；S3：应用Kendall秩相关系数量化可再生能源电站有功出力预测误差间的相关性；S4：总结归纳可再生能源电站有功出力预测误差分布特性及其相关性。本发明专利技术量化了可再生能源有功出力不确定性对电网调度与可再生能源发电企业自身的不利影响，不仅有利于调度部门制定机组启停机计划和安排机组的维护检修，而且还可减少系统旋转备用需求，从而节省运行成本，提高新能源发电企业市场竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法。
技术介绍
近年来，为应对化石能源枯竭和自然环境恶化，我国可再生能源开发、利用的步伐逐步加快，以风能和太阳能为例，截止到2013年底，我国电网风电装机容量高达9141.3万千瓦，光伏累计并网运行194.2万千瓦，规模位居世界第一。然而，可再生能源受外界天气变化和系统性能的影响，其输出功率具有间歇性和波动性，严重干扰了电力系统的安全、稳定、经济运行。在此背景下，对其有功出力进行预测，不仅有利于调度部门制定机组启停机计划和安排机组的维护检修，而且还可减少系统旋转备用需求，从而节省运行成本，提高新能源发电企业市场竞争力。现有技术水平下，可再生能源有功出力预测仍存在较大的误差，为量化其不确定性对电网调度和新能源发电企业自身的不利影响，需研究其有功出力预测误差的概率分布特性。现有研究可再生能源有功出力预测误差概率特性工作中，文献一《基于预测误差不确定性的规模化间歇式电源机组组合研究》(电网技术第38卷第9期第2455页)采用正态分布描述风功率、光伏出力预测误差的概率特性，但需假定其分布都具有对称特性。而可再生能源出力波动性必然导致其预测误差大多数情况下呈非对称性分布，因此，基于正态分布的有功出力预测误差分布模型精确度不高。文献二《高可再生能源渗透率下考虑预测误差的微电网经济调度模型》(电力系统自动化第38卷第7期第1页)应用具有非对称特性的贝塔分布拟合风功率、光伏出力预测误差的概率分布特性。当预测时间尺度小于1h时，贝塔分布不能精确拟合风功率预测误差的概率分布特性。为弥补这一缺陷，文献三《计及风电功率不确定性的经济调度问题求解方法》(电力系统自动化第35卷第22期第125页)阐述了当时间尺度小于1h时，风功率预测误差服从柯西分布。文献四《AVersatileProbabilityDistributionModelforWindPowerForecastErrorsandItsApplicationinEconomicDispatch[》(IEEETransonPowerSystems第28卷第3期第3114页)注意到风功率预测误差的概率特性与风功率预测值有关，并提出了一种通用分布(VersatileDistribution)模型，对不同风功率预测值下的预测误差进行了概率特性拟合，取得了较好的效果。遗憾的是，上述研究工作大多针对单一风电场展开，而对于其它风电场或光伏电站，各种分布函数拟合其预测误差精确度如何还需进一步分析。我国风资源主要分布在“三北”及东南沿海地区，而在一些海拔较高地区，光照时间长，日照强烈，太阳能资源丰富。在这些资源丰富地区，风力和光伏发电开发都各自呈现出集中、连片的特点，即在相对狭小的地理空间内，有多个风电场或光伏电站集中接入电网。显然，由于处于同一风带和辐射带，地理位置靠近的风电场和光伏电站彼此间都具有较强的相关性。现有研究工作大都关注风电场风速间或风功率之间、太阳辐射强度与风速之间的相关性，例如文献五《基于Copula理论的风电场间风速及输出功率相依结构建模》(电力系统自动化第37卷第17期第9页)引入Copula函数对风电场风速以及输出功率之间的相依结构进行系统建模，建立了多风电场风速及功率的联合分布函数。文献六《UsingCopulasforAnalysisofLargeDatasetsinRenewableDistributedGeneration:PVandWindPowerIntegrationinIran》(RenewableEnergy第35卷第9期第1991页)应用了Copula函数理论研究太阳能辐射强度与风速之间的相关性。然而，较少文献关注风电场或光伏电站有功出力预测误差之间的相关性。实际上，在电力系统短期/超短期调度中，它们有功出力预测误差之间的相关性将显著影响系统有功出力的总体预测误差，进而影响备用水平的确定，线路潮流的波动特性等系统调度的各个方面，因此，有必要对其进行详细分析。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种精度高的可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法。技术方案：为达到此目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术所述的可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法，包括以下的步骤：S1：对可再生能源电站有功出力预测误差概率分布进行建模；S2：对可再生能源电站有功出力预测误差间的联合累积概率分布函数进行建模；S3：应用Kendall秩相关系数量化可再生能源电站有功出力预测误差间的相关性；S4：总结归纳可再生能源电站有功出力预测误差分布特性及其相关性。进一步，所述步骤S1中基于通用分布对可再生能源电站有功出力预测误差概率分布进行建模，拟合出可再生能源电站有功出力预测误差；其中，通用分布概率密度函数如式(1)所示：f(x;α,β,γ)=αβe-α(x-γ)[1+e-α(x-γ)]β+1---(1)]]>式(1)中，α、β、γ是通用分布的三个可调节的形状参数；所述通用分布具有解析的累积概率分布函数，如式(2)所示：F(x；α,β,γ)＝[1+e-α(x-γ)]-β(2)。进一步，所述步骤S2包括以下的步骤：S2.1：分别采用t-Copula函数、正态Copula函数、Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数作为理论Copula函数，计算经验Copula函数与理论Copula函数之间的欧氏距离d，并将欧氏距离d最小时的理论Copula函数作为选定的Copula函数，用于对可再生能源有功出力预测误差间联合累积概率分布函数进行建模；其中，经验Copula函数如式(3)所示，欧氏距离d如式(4)所示：Ce(i1n,i2n,...,iNn)=1nΣj=1nI(r1,j≤i1∩r2,j≤i2∩...∩rN,j≤iN)---(3)]]>d={Σi1=1nΣi2=1n...ΣiN=1n[C(i1n,i2n,...,iNn)-Ce(i1n,i2n,...,iNn)]2本文档来自技高网...

【技术保护点】
可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法，其特征在于：包括以下的步骤：S1：对可再生能源电站有功出力预测误差概率分布进行建模；S2：对可再生能源电站有功出力预测误差间的联合累积概率分布函数进行建模；S3：应用Kendall秩相关系数量化可再生能源电站有功出力预测误差间的相关性；S4：总结归纳可再生能源电站有功出力预测误差分布特性及其相关性。

【技术特征摘要】
1.可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究方法，其特征在于：包
括以下的步骤：
S1：对可再生能源电站有功出力预测误差概率分布进行建模；
S2：对可再生能源电站有功出力预测误差间的联合累积概率分布函数进行建
模；
S3：应用Kendall秩相关系数量化可再生能源电站有功出力预测误差间的相关
性；
S4：总结归纳可再生能源电站有功出力预测误差分布特性及其相关性。
2.根据权利要求1所述的可再生能源电站有功出力预测误差间相关性的研究
方法，其特征在于：所述步骤S1中基于通用分布对可再生能源电站有功出力预测
误差概率分布进行建模，拟合出可再生能源电站有功出力预测误差；其中，通用分
布概率密度函数如式(1)所示：
f(x;α,β,γ)=αβe-α(x-γ)[1+e-α(x-γ)]β+1---(1)]]>式(1)中，α、β、γ是通用分布的三个可调节的形状参数；
所述通用分布具有解析的累积概率分布函数，如式(2)所示：
F(x；α...

【专利技术属性】
技术研发人员：包江民，贺文，严兵，张新松，袁越，曹阳，蔡博戎，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网宁夏电力公司，河海大学，
类型：发明
国别省市：北京;11