光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法技术

一种光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法，属于新能源发电技术领域。本发明专利技术的目的是对流行使用的单一概率密度分布函数加以分析和优化，并且提出了三权重混合t Location‑scale分布函数进行拟合的光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法。本发明专利技术建立概率密度分布函数的拟合指标值验证体系；对随机性分量数据进行概率密度拟合，通过指标值选择拟合度最优的单一概率密度分布函数；建立混合t Location‑scale概率密度分布函数模型，利用混合t Location‑scale分布函数对随机性分量进行拟合，并通过指标值验证其拟合效果的优异程度。本发明专利技术利用指标值分析验证其优异性，从而为光伏出力的空间关联特征、跨省跨区输送与交易等电网规划运行层面的研究提供数据及理论支持,具有推广价值。

Statistical Analysis of Volatility Components of Photovoltaic Power Generation

【技术实现步骤摘要】
光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法
本专利技术属于新能源发电

技术介绍
近年来，中国可再生能源得到了大力发展。新能源发电作为我国战略性新兴产业，大力发展风力发电、太阳能发电等新能源发电技术是保障我国能源安全、应对气候变化、实现节能减排的重要举措，但新能源发电并网问题制约着我国新能源产业的发展。光伏发电作为一种清洁、可再生、蕴藏量巨大的新能源，继风电之后逐渐得到人们的青睐。随着光伏发电机组成本的持续下降，光伏发电发展迅速，预计到2020年，全球光伏和火电新装机容量将达到518GW。受国家政策的影响，光伏投入逐年增加，但是，光照条件的不稳定性使得光伏出力具有随机性和波动性的特点，分布式光伏并网给电力系统的可靠性运行带来了巨大的挑战。为了更好地掌握其大规模并网对电力系统的影响，需要对光伏发电的波动特性进行研究。对光伏出力的波动性分量进行数学描述和分析，能够为光伏电站及分布式光伏的出力预测、容量置信度的确定，以及光伏出力的空间关联特征、跨省跨区输送与交易等电网规划运行层面的研究提供数据及理论支持。并且通过对光伏出力波动特性的分析，可为广域分布式光伏聚合分析、分布式光伏群划分提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法，其特征在于：其步骤是：(1)基于统计学概率密度拟合特点，建立概率密度分布函数的拟合指标值验证体系；(2)利用单一概率密度分布函数对随机性分量数据进行概率密度拟合，通过指标值选择拟合度最优的单一概率密度分布函数；(3)建立混合t Location‑scale概率密度分布函数模型，利用混合t Location‑scale分布函数对随机性分量进行拟合，并通过指标值验证其拟合效果的优异程度。

【技术特征摘要】
1.一种光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法，其特征在于：其步骤是：(1)基于统计学概率密度拟合特点，建立概率密度分布函数的拟合指标值验证体系；(2)利用单一概率密度分布函数对随机性分量数据进行概率密度拟合，通过指标值选择拟合度最优的单一概率密度分布函数；(3)建立混合tLocation-scale概率密度分布函数模型，利用混合tLocation-scale分布函数对随机性分量进行拟合，并通过指标值验证其拟合效果的优异程度。2.根据权利要求1所述的光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法，其特征在于：拟合指标值验证体系的建立：指标值对拟合优劣的判定一般是从误差角度，或从变异关联性角度；拟合程度越好，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高，观察点在回归直线附近越密集；误差角度包括平均绝对误差、均方根误差；变异关联性角度包括相关系数、决定系数；误差类指标为非负数，越接近零说明误差越小，拟合程度越好；(1)平均绝对误差表达式为：式中：MAE为平均绝对误差；N为数据的序列长度；yi为该波动量值时拟合函数的函数值；fi为该波动量值时的实际概率值；(2)均方根误差表达式为：其中RMSE为均方根误差；为实际概率值的均值；(3)相关系数R表达式为：式中：R为相关系数；Cov为协方差；Var为方差；(4)决定系数表达式为：(5)校正决定系数，定义变量Ra来表达校正决定系数的指标值：式中：Ra为校正决定系数；n为数据的维数；p为模型中的参数个数。3.根据权利要求1所述的光伏发电出力波动性分量统计特性分析的方法，其特征在于：利用单一概率密度分布函数对随...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振浩，康佳，雷震，金鑫，夏俊荣，
申请(专利权)人：东北电力大学，国网江苏省电力有限公司，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林,22