考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法，其特征是包括：1获取配电网原始网络的光伏出力、风机出力和负荷数据；2建立光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型；3建立综合概率模型；4参数估计；5拟合优度检验。本发明专利技术能对新能源接入配网后的潮流输入情况进行更精确的描述，从而使得分布式输入配网更符合实际情况。

【技术实现步骤摘要】
考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法
本专利技术涉及电力系统的配电网综合负荷潮流建模领域，具体地说是一种考虑多种新能源入网时概率相关性的综合负荷建模方法。
技术介绍
随着配电网越来越多新能源的接入，建立能准确描述多种新能源如：光伏、风机并网时出力情况的模型越来越重要。受地球表面热辐射能量不均衡和地球自转的影响，光伏和风机的出力具有时变性和随机性，从统计规律来说它们随季节和昼夜更替具有明显的周期性，因此常常用概率模型来对光伏和风机在一定时间段的出力情况进行描述。目前的研究成果中，对光伏和风能出力的经验描述广泛采用贝塔分布和威布尔分布，然而在不同的地理环境背景下使用同一经验分布模型可能会产生较大误差。由于同一地理空间范围内的光伏出力、风机出力和负荷受同一温度和环境等气候因素影响，故其概率潮流模型之间具有一定的概率相关性，在现有的研究成果中并没有全面综合考虑概率潮流模型之间的概率相关性，从而导致模型估计精度差，影响进一步的潮流计算。
技术实现思路
本专利技术是为避免上述现有技术所存在的不足，提供一种考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法，以期能对新能源接入配网后的潮流输入情况进行更精确的描述，从而使得分布式输入配网更符合实际情况。本专利技术为解决技术问题采用如下技术方案：本专利技术一种考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法的特点是按如下步骤进行：步骤1、获取配电网原始网络中光伏出力PPV、风机出力PW和负荷PL的样本观测序列PPVt表示第t个采样的光伏出力PPV、PWt表示第t个采样的风机出力PW、PLt表示第t个采样的负荷PL；T表示采样个数，1≤t≤T；步骤2、建立光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型；步骤2.1、采用非参数核密度估计法对所述二维核密度估计模型的边缘分布进行估计，得到如式(1)所示的光伏出力的分布和如式(2)所示的风机出力的分布式(1)和式(2)中，hPV和hW表示核密度估计的光滑参数；PPV、PW分别为光伏出力变量和风机出力变量；步骤2.2、利用式(3)所示的ArchimedeanCopula函数构造光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型式(3)中，C(*)为ArchimedeanCopula函数；α为ArchimedeanCopula函数的待估参数；步骤3、利用式(4)将所述光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型的维数拓展至三维，从而建立如式(5)所示的光伏出力、风机出力和负荷相关性的综合概率模型式(4)中，为负荷的估计值；为ArchimedeanCopulas函数的两个生成元；并有：α1和α2表示生成元参数，且α2≥α1∈[1,∞)；分别为两个生成元的逆函数；步骤4、采用极大似然估计法对所述ArchimedeanCopula函数中的参数进行估计，得到生成元参数α1和α2的估计值；步骤5、对所述综合概率模型进行拟合优度检验，若满足精度要求，则得到所述综合概率模型；否则，返回步骤4进行重新估计。与已有技术相比，本专利技术有益效果体现在：1、本专利技术利用ArchimedeanCopula连接函数构建包含有风机光伏和负荷一体的联合概率分布，在三维Copula的构造过程中利用ArchimedeanCopula函数的交换性、可结合性，通过二元分布的嵌套获得含有风机光伏和负荷一体的联合概率分布，相比较传统的只考虑风光相关性或者风机负荷相关性的研究更具系统性。2、本专利技术在描述风机光伏和负荷三维Copula的各自边缘分布时，首先负荷模型仍选用较为成熟的正态分布模型，风机和光伏不再选用传统的经验模型而采用非参数核密度估计的方法，从而将受地理与气候影响较大的光伏与风机与相对较为稳定的负荷区别处理，在保证了精确度的同时减少了计算复杂度。附图说明图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式本实施例中，一种考虑配电网光伏、风机出力和负荷三维相关性的综合概率模型建立方法使用Copula函数作为连接函数，将描述光伏、风机和负荷的边缘分布与描述三者之间相关结构分为两部分来处理。在描述光伏、风机和负荷并网时概率潮流时兼顾精确性与简洁性，采用非参数估计与经验参数模型相结合的方法。在描述光伏、风机和负荷三者之间变量相关性时将传统的二维Copula函数拓展为三维，从而更加系统地将配网中不同类型的概率潮流注入统一起来，以获得对含新能源并网的配网系统中潮流情况更优异的描述。具体的说，该方法是按如下步骤进行：步骤1、获取配电网原始网络中光伏出力PPV、风机出力PW和负荷PL的样本观测序列PPVt表示第t个采样的光伏出力PPV、PWt表示第t个采样的风机出力PW、PLt表示第t个采样的负荷PL；T表示采样个数，1≤t≤T；步骤2、建立光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型；步骤2.1、采用非参数核密度估计法对二维核密度估计模型的边缘分布进行估计，光伏和风机出力的核密度估计模型建立过程如下：设分别为fPV,fW的非参数核密度估计，核密度估计公式如下：式(1)中，KPV(.),KW(.)为核密度估计的核函数，hPV,hW为核密度估计的光滑参数，PPV、PW分别为光伏出力和风机出力变量，为光伏出力和风机出力的样本观测序列，T为样本数目，PPV的概率密度和分布函数分别是fPV(PPV),FPV(PPV)，PW的概率密度和分布函数分别是fW(PW),FW(PW)，则(PPV,PW)在(PPVt,PWt)的分布函数的估计分别为：核函数选为正态核，得到如式(3)所示的光伏出力的分布和如式(4)所示的风机出力的分布式(3)和式(4)中，为标准正态分布，hPV和hW表示核密度估计的光滑参数。光伏和风机出力的核密度估计模型的光滑参数hPV,hW选取方法如下：由的均方误差取最小值来确定hPV,hW的取值解得到最佳光滑参数如下：式(5)和式(6)中fPV(x),fW(x)分别选择经验分布：光伏出力经验分布模型选用Beta分布：式(7)中，a为形状参数，b为尺度参数。风机出力经验模型选用Weibull分布描述：由以上核密度估计过程，光伏和风机的出力的样本观测序列转化为新的序列由此得到光伏和风机出力二维的核密度估计模型。步骤2.2、利用式(10)所示的ArchimedeanCopula函数构造光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型其中，二维ArchimedeanCopulas函数模型为：式(9)中，为生成元。选择ArchimedeanCopulas函数中的GumbelCopula模型，其生成元为：根据步骤2核密度估计结果，构造光伏和风机二维GumbelCopula模型形式为：式(10)中，C(*)为ArchimedeanCopula函数；α为ArchimedeanCopula函数的待估参数；步骤3、利用式(11)将光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型的维数拓展至三维，建立光伏、风机和负荷之间三维联合分布的Copula函数形式如下：Cα(ut,vt,wt)＝C(FPV(PPVt),FW(PWt),FL(PLt))＝H(PPVr,PWr,PLt)(11)式(11)中，为光伏、风机和负荷的出力(PPV,PW,PL)的样本观测序列，其具有联合分布函数H(PPV,PW,PL)，PPV的概率密度和分布函数分别是fPV(PPV),FPV(PP本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、获取配电网原始网络中光伏出力P

【技术特征摘要】
1.一种考虑配电网光、风、荷三维相关性的综合概率模型建立方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、获取配电网原始网络中光伏出力PPV、风机出力PW和负荷PL的样本观测序列PPVt表示第t个采样的光伏出力PPV、PWt表示第t个采样的风机出力PW、PLt表示第t个采样的负荷PL；T表示采样个数，1≤t≤T；步骤2、建立光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型；步骤2.1、采用非参数核密度估计法对所述二维核密度估计模型的边缘分布进行估计，得到如式(1)所示的光伏出力的分布和如式(2)所示的风机出力的分布式(1)和式(2)中，hPV和hW表示核密度估计的光滑参数；PPV、PW分别为光伏出力变量和风机出力变量；步骤2.2、利用式(3)所示的ArchimedeanCopula函数构造光伏出力和风机出力的二维核密度估计模型

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34