一种风电出力时间序列建模方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种风电出力时间序列建模方法及系统，包括：获取目标风电场和与其相邻的风电场的历史风电出力数据；根据历史风电出力数据，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数，得到相关性系数集合；根据所述相关性系数集合生成模拟风电出力时间序列。本发明专利技术提供的技术方案，通过计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数确定建模所需的样本风电场，既考虑了风电出力的时序性、波动性，又体现了风电出力在空间上的相关性，提高了风电预测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种风电出力时间序列建模方法及系统
本专利技术属于电力系统领域，具体涉及一种风电出力时间序列建模方法及系统。
技术介绍
目前，能源资源日趋枯竭和环境污染日益严重已成为政府和公众密切关注的焦点，节约能源、保护环境，推动经济与社会的良性互动与协调，是促进社会可持续发展的迫切需要。在这一形势下，我国风电等新能源发电迅速发展。当前，我国新能源装机规模居世界第一位。但受我国电源结构、资源分布和电网结构等因素的影响，新能源消纳问题逐年突出。在新能源消纳能力分析中，风电出力时间序列的正确建模至关重要。当前的风电出力时间序列建模方法多采用的是基于历史时间序列的随机建模方法，仅能考虑本地区的风电出力的时序性、波动性等指标，而无法体现风电出力在空间上的相关性。这种方法解决了用于分析计算的新能源时间序列问题，但对于省内多区域、多省区计算所需的具有相关性的风电发电时间序列，尚需继续研究突破。
技术实现思路
本专利技术提供了一种风电出力时间序列建模方法及系统，该方法既考虑了风电出力的时序性、波动性等指标，也体现了各风电场出力在空间上的相关性。本专利技术提供的一种风电出力时间序列建模方法，包括：获取目标风电场和与其相邻的风电场的历史风电出力数据；根据历史风电出力数据，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数，得到相关性系数集合；根据所述相关性系数集合生成模拟风电出力时间序列。计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数得到相关性系数之前还包括：计算目标风电场与目标风电场周围风电场的最大历史出力，以最大历史出力为基值对历史风电出力数据进行归一化处理。按下式计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数：式中，rX,Y表示X、Y两变量的Pearson相关系数；cov(X,Y)表示两变量的协方差；E(XY)、E(X)、E(Y)分别表示变量XY、X、Y的期望；σX、σY分别表示变量X和Y的标准差。根据所述相关性系数集合，生成模拟风电出力时间序列，包括：根据所述相关性系数集合，提取样本风电场集；根据所述样本风电场集生成模拟风电出力时间序列。所述根据相关性系数集合，提取样本风电场集，包括：对所述相关性系数集合进行归一化处理；对归一化后的相关性系数进行由大到小的排序；选出与目标风电场相关性系数大于预设的阈值的相邻风电场，组成样本风电场集。根据所述样本风电场集生成模拟风电出力时间序列，包括：计算所述样本风电场集中各样本风电场的抽样概率；和计算所述样本风电场集中各样本风电场的风波动类间转移概率矩阵；根据各样本风电场的抽样概率和风波动类间转移概率矩阵，得到各样本风电场联合转移概率矩阵；根据联合转移概率矩阵，生成模拟风电出力时间序列。所述计算样本风电场集中各样本风电场的抽样概率的集合，包括：提取样本风电场集的相关性系数集合；对样本风电场集的相关性系数集合进行归一化处理得到样本风电场集的抽样概率集合。所述对相关性系数集合进行归一化处理包括：计算相关性系数之和，以所述相关性系数之和为基值对相关性系数进行归一化处理。计算所述样本风电场集中各样本风电场的风波动类间转移概率矩阵，包括：对所述样本风电场集中各样本风电场进行波动分类；根据所述波动分类，获取各样本风电场的波动类间的转移概率，得到各样本风电场的风波动类间转移概率矩阵。所述联合转移概率矩阵按下式计算：联合转移概率矩阵＝样本风电场的抽样概率×样本风电场的风波动类间转移概率矩阵。所述对样本风电场集进行波动分类，包括：获取样本风电场集中各样本风电场的历史时间序列；将样本风电场集中各样本风电场的历史时间序列分解成低频趋势出力和高频随机出力；将各样本风电场的低频趋势出力分为：大波动、中波动、小波动和低出力。所述根据联合转移概率矩阵，生成模拟风电出力时间序列，包括：根据联合转移概率矩阵，进行波动分类所得的波动类别的序贯抽样；根据抽样得到的波动类别，计算波动上各点的风电出力并连接组合成模拟风电趋势时间序列；为所述模拟风电趋势时间序列添加高频随机出力，生成模拟风电出力时间序列。所述根据抽样得到的波动类别，计算波动上各点的风电出力并连接组合成模拟风电趋势时间序列，包括：若抽样得到的波动类别为低出力，则抽样持续时间；若抽样得到的波动类别不是低出力，则抽样波动拟合函数参数及波峰间持续点数；根据持续时间或波动拟合函数参数及波峰间持续点数计算抽样波动上各点风电出力并连接组合成模拟风电趋势时间序列。所述历史风电出力数据的时间分辨率为15min或者1h。本专利技术提供的一种风电出力时间序列建模系统，包括：数据处理模块，用于获取目标风电场和目标风电场相邻风电场的历史风电出力数据；计算模块，用于根据历史风电出力数据，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数，得到相关性系数集合；样本提取模块，用于根据所述相关性系数集合，提取样本风电场集；序列生成模块，用于根据所述样本风电场集，生成模拟风电出力时间序列。与最接近的现有技术比，本专利技术提供的技术方案具有以下有益效果：本专利技术提供的技术方案，通过计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数生成模拟风电出力时间序列，既考虑了风电出力的时序性、波动性，又体现了风电出力在空间上的相关性，提高了风电预测精度。附图说明图1为本专利技术一种风电出力时间序列建模方法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步详细的说明：实施例一、图1为本专利技术一种风电出力时间序列建模方法流程图，如图1所示，本专利技术提供的一种风电出力时间序列建模方法，包括：获取目标风电场和与其相邻的风电场的历史风电出力数据；根据历史风电出力数据，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数，得到相关性系数集合；根据所述相关性系数集合生成模拟风电出力时间序列。计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数得到相关性系数之前还包括：计算目标风电场与目标风电场周围风电场的最大历史出力，以最大历史出力为基值对历史风电出力数据进行归一化处理。按下式计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数：式中，rX,Y表示X、Y两变量的Pearson相关系数；cov(X,Y)表示两变量的协方差；E(XY)、E(X)、E(Y)分别表示变量XY、X、Y的期望；σX、σY分别表示变量X和Y的标准差。根据所述相关性系数集合，生成模拟风电出力时间序列，包括：根据所述相关性系数集合，提取样本风电场集；根据所述样本风电场集生成模拟风电出力时间序列。所述根据相关性系数集合，提取样本风电场集，包括：对所述相关性系数集合进行归一化处理；对归一化后的相关性系数进行由大到小的排序；选出与目标风电场相关性系数大于预设的阈值的相邻风电场，组成样本风电场集。根据所述样本风电场集生成模拟风电出力时间序列，包括：计算所述样本风电场集中各样本风电场的抽样概率；和计算所述样本风电场集中各样本风电场的风波动类间转移概率矩阵；根据各样本风电场的抽样概率和风波动类间转移概率矩阵，得到各样本风电场联合转移概率矩阵；根据联合转移概率矩阵，生成模拟风电出力时间序列。所述计算样本风电场集中各样本风电场的抽样概率的集合，包括：提取样本风电场集的相关性系数集合；对样本风电场集的相关性系数集合进行归一化处理得到样本风电场集的抽样概率集合。所述对相关性系数集合进行归一化处理包括：计算相关性系数之和，以所述相关性系数之和为基值对相关性系数进行归一化处理。计算所述样本风电场集中各样本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电出力时间序列建模方法，其特征在于，包括：获取目标风电场和与其相邻的风电场的历史风电出力数据；根据历史风电出力数据，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数，得到相关性系数集合；根据所述相关性系数集合生成模拟风电出力时间序列。

【技术特征摘要】
1.一种风电出力时间序列建模方法，其特征在于，包括：获取目标风电场和与其相邻的风电场的历史风电出力数据；根据历史风电出力数据，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数，得到相关性系数集合；根据所述相关性系数集合生成模拟风电出力时间序列。2.如权利要求1所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数得到相关性系数之前还包括：计算目标风电场与目标风电场周围风电场的最大历史出力，以最大历史出力为基值对历史风电出力数据进行归一化处理。3.如权利要求1所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，按下式计算目标风电场与相邻风电场的相关性系数：式中，rX,Y表示X、Y两变量的Pearson相关系数；cov(X,Y)表示两变量的协方差；E(XY)、E(X)、E(Y)分别表示变量XY、X、Y的期望；σX、σY分别表示变量X和Y的标准差。4.如权利要求1所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，根据所述相关性系数集合，生成模拟风电出力时间序列，包括：根据所述相关性系数集合，提取样本风电场集；根据所述样本风电场集生成模拟风电出力时间序列。5.如权利要求4所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，所述根据相关性系数集合，提取样本风电场集，包括：对所述相关性系数集合进行归一化处理；对归一化后的相关性系数进行由大到小的排序；选出与目标风电场相关性系数大于预设的阈值的相邻风电场，组成样本风电场集。6.如权利要求4所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，根据所述样本风电场集生成模拟风电出力时间序列，包括：计算所述样本风电场集中各样本风电场的抽样概率；和计算所述样本风电场集中各样本风电场的风波动类间转移概率矩阵；根据各样本风电场的抽样概率和风波动类间转移概率矩阵，得到各样本风电场联合转移概率矩阵；根据联合转移概率矩阵，生成模拟风电出力时间序列。7.如权利要求6所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，所述计算样本风电场集中各样本风电场的抽样概率的集合，包括：提取样本风电场集的相关性系数集合；对样本风电场集的相关性系数集合进行归一化处理得到样本风电场集的抽样概率集合。8.如权利要求5或7所述的风电出力时间序列建模方法，其特征在于，所述对相关性系数集合进行归一化处理包括：计算相...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，黄越辉，王跃峰，李驰，礼晓飞，许彦平，张楠，潘霄峰，黄阮明，黄一超，郭明星，张梦瑶，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网公司，国网上海市电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11