【技术实现步骤摘要】
基于藤copula和混合偏移正态分布的置信容量评估方法及装置
本申请涉及新能源领域，尤其涉及一种基于藤copula和偏移正态分布混合模型的新能源置信容量评估方法及装置。
技术介绍
新能源发电资源无法稳定提供发电容量的原因是其出力不确定性，这种不确定性不仅来自于一次能源自身的波动性，还与同一时间不同地点的其他一次能源以及负荷相关性的有关。当前对风电置信容量的评估算法相对成熟，常用弦截法。因此，置信容量评估准确与否，主要依赖于对新能源不确定性因素的准确建模，并用建立的模型大量随机场景。建模工作主要分为边际分布建模和相关性建模两部分。以往的研究成果中，对于不规则的新能源出力边际分布常用混合高斯模型进行拟合，但是由于作为分量的高斯分布不能考虑高阶统计量，因此达到一定的拟合精度需要较多的分量，给参数估计工作增加了复杂度。而对于不规则相关性结构，以往研究成果则采用多维椭圆族copula函数，但是多维椭圆族copula函数无法适应各类非典型非对称的尾部相关性结构，拟合效果也不理想。
技术实现思路
有鉴于...
【技术保护点】
1.基于藤copula和混合偏移正态分布的置信容量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1，输入电力系统内所有新能源发电出力的历史数据；/n步骤S2，利用偏移正态分布混合模型建立所有新能源发电出力的边际分布模型；/n步骤S3，利用藤copula方法建立所有新能源发电出力之间的相关性结构模型；/n步骤S4，利用新能源发电出力的边际分布模型和相关性结构模型，生成多个具有相关性的新能源发电出力场景；/n步骤S5，根据生成的新能源发电出力场景，利用弦截法计算待评估新能源发电资源的置信容量。/n
【技术特征摘要】
1.基于藤copula和混合偏移正态分布的置信容量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，输入电力系统内所有新能源发电出力的历史数据；
步骤S2，利用偏移正态分布混合模型建立所有新能源发电出力的边际分布模型；
步骤S3，利用藤copula方法建立所有新能源发电出力之间的相关性结构模型；
步骤S4，利用新能源发电出力的边际分布模型和相关性结构模型，生成多个具有相关性的新能源发电出力场景；
步骤S5，根据生成的新能源发电出力场景，利用弦截法计算待评估新能源发电资源的置信容量。
2.根据权利要求1所述的基于藤copula和混合偏移正态分布的置信容量评估方法，其特征在于，步骤S1包括：
按照时间先后顺序，输入待评估新能源所在的电力系统内的所有新能源发电出力的历史数据，不同新能源发电资源的出力需为同一时间段内时间分辨率相同的数据。
3.根据权利要求1所述的基于藤copula和混合偏移正态分布的置信容量评估方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21，给出确定含有待估计参数的偏移正态分布混合模型的基本参数表达式：
其中，xi是代表系统内第i个新能源出力的随机变量，fi(xi)是xi的概率密度函数，ωm是偏移正态混合分布的第m个分量的权重，所有ωm的数值之和为1，μm、σm和λm分别是反映单个偏移正态分布的位置、尺度和偏度的参数，nSN偏移正态混合分布的分量个数，和Φ分别是标准正态分布的概率密度函数和累积概率分布函数；
nSN以及每个分量的μm、σm和λm均为待估计参数；
步骤S22，令nSN从1开始逐渐增加，利用期望最大算法估计每一个nSN取值所对应的每个分量的μm、σm和λm；
步骤S23，利用赤池信息准则确定nSN。
4.根据权利要求1所述的基于藤copula和...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔伯骏，王升波，滕俊，陈艳，朱金鑫，吴佳佳，徐云清，王乐，黄俊，陈静秋，吉宏斌，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司，国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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