一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法技术

一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法，属于风能资源利用技术领域。所述方法根据风向区间，将风速时间序列进行分解，得到每个风向区间对应的风速子序列；对每一个风速子序列，进行两参数威布尔拟合，并验证拟合结果，得到最终拟合的尺度参数和形状参数，并定义归一化的尺度参数和形状参数；基于归一化得到的参数，定义考虑风向因素的风速波动性定量刻画矩阵，从而实现对不同风向区间风速波动性的定量刻画。本发明专利技术能够定量刻画风向对于风速波动性的影响。可掌握该地区哪种风向区间对应风速的波动性较强。从而在掌握未来风向信息的基础上，针对性的采取相关调控方法，平抑风电出力的波动性，对于高比例风电的安全消纳意义重大。大。大。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法


[0001]本专利技术属于风能资源利用
，具体涉及一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法。

技术介绍

[0002]构建以新能源为主体的新型电力系统是我国实现碳中和目标的关键，得益于资源禀赋丰富，技术成熟，成本优势等因素，风电将成为我国未来的主流能源。但是风电出力具有强烈的波动性。随着风电装机容量的持续增加，这种强波动性给电网的安全经济运行带来严峻挑战。风电出力的波动性源于风速的波动性。因此，研究分析风速的波动性对于其安全消纳意义重大。目前相关学者根据指标法及概率分布模型对风速的波动性进行了大量研究。但是现有风速波动性研究并未考虑风向这一重要因素。叶林等人对宁夏某风电场的测风塔数据分析表明，在相同的风速条件下，西西北风(WNW扇区)对应的风功率大于西风(W扇区)。这意味着风向也是风电波动性一个不可忽视的重要影响因素。Dai等人定义了风速波动系数及风向波动系数，定性分析了风速及风向对风功率的影响。郭鹏等人基于秒级SCADA数据和风向波动量化指标对风电机组的本地风向波动特性进行了评价。宋鹏等人采用Weibull分布对风向波动的边缘分布概率进行了拟合。但是这些研究都围绕风向自身的波动特征展开分析，而不同风向对于风速波动性影响的研究依然较少。考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法依然存在空白。

技术实现思路

[0003]本专利技术是为了解决目前风速波动性刻画方法无法定量刻画不同风向下风速波动性的问题，提出了一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0005]一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法，所述方法步骤为：
[0006]步骤一：根据风向区间，统计各风向区间出现的频率，同时根据风向区间，将风速时间序列进行分解，得到每个风向区间对应的风速子序列；
[0007]步骤二：对每一个风速子序列，进行两参数威布尔拟合，并验证拟合结果，得到最终拟合的尺度参数和形状参数，并定义归一化的尺度参数和形状参数；
[0008]步骤三：基于归一化得到的参数，定义考虑风向因素的风速波动性定量刻画矩阵，从而实现对不同风向区间风速波动性的定量刻画。
[0009]进一步地，所述步骤一具体为：
[0010]风向的范围通常为0
‑
360
°
，本专利技术基于16个风向扇区开展研究。16个风向扇区的范围分别为：北
‑
N(348.76
°‑
11.25
°
)、北东北
‑
NNE(11.26
°‑
33.75
°
)、东北
‑
NE(33.76
°‑
56.25
°
)、东东北
‑
ENE(56.26
°‑
78.75
°
)、东
‑
E(78.76
°‑
101.25
°
)、东东南
‑
ESE(101.26
°‑
123.75
°
)、东南
‑
SE(123.76
°‑
146.25
°
)、南东南
‑
SSE(146.26
°‑
168.75
°
)、南
‑
S(168.76
°‑
191.25
°
)、南西南
‑
SSW(191.26
°‑
213.75
°
)、西南
‑
SW(213.76
°‑
236.25
°
)、西西南
‑
WSW
(236.26
°‑
258.75
°
)、西
‑
W(258.76
°‑
281.25
°
)、西西北
‑
WNW(281.26
°‑
303.75
°
)、西北
‑
NW(303.76
°‑
326.25
°
)、北西北
‑
NNW(326.26
°‑
348.75
°
)，将上述16个风向区间分别记为{D
i
},i＝1,2,...,16；
[0011]根据16风向区间，统计每个区间风向出现的频率{f
i
},i＝1,2,...,16，f
i
的范围在0
‑
1之间，f
i
越大，表示风向出现的频率越高；
[0012]对于某一时刻的风速v，根据其风向所在的风向扇区，则将此刻的风速记为v
i
；以此类推，将所有时刻的风速按其风向进行划分，得到16个风向扇区所对应的风速时间子序列{v
i
},i＝1,2,...,16。
[0013]进一步地，所述步骤二具体为：
[0014]对于某一地区获得的风速时间序列，首先利用两参数威布尔分布函数对整个完整的风速序列分布进行拟合，并观察拟合函数与实际风速的直方图之间的贴合程度，从而验证拟合结果是否与实际分布相吻合；在此基础上，对每一个风速时间子序列{v
i
}进行两参数威布尔拟合，并观察拟合函数与实际风速的直方图之间的贴合程度，验证拟合结果是否与实际分布相吻合；在两参数威布尔与实际风速时间子序列分布相吻合的基础上，基于极大似然法得到每个风速时间子序列威布尔分布的拟合参数，即形状参数k
i
和尺度参数A
i
；A
i
越大，表示风速时间子序列{v
i
}的平均风速越大，可视为风速均值指标；k
i
越大，表明风速时间子序列{v
i
}的分布越集中，即风速越稳定，可视为风速稳定性指标；定义归一化的尺度参数A
′
i
及形状参数k
′
i
：
[0015][0016]式中
‑
风速时间子序列{v
i
}对应的尺度参数最大值、
‑
风速时间子序列{v
i
}对应的尺度参数最小值；归一化的尺度参数A
′
i
的范围在0
‑
1之间，越接近于1，表示风速序列对应的平均风速越大；
[0017][0018]式中
‑
风速时间子序列{v
i
}对应的形状参数最大值、
‑
风速时间子序列{v
i
}对应的形状参数最小值；归一化的形状参数k
i
′
的范围在0
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法，其特征在于：所述方法步骤为：步骤一：根据风向区间，统计各风向区间出现的频率，同时根据风向区间，将风速时间序列进行分解，得到每个风向区间对应的风速子序列；步骤二：对每一个风速子序列，进行两参数威布尔拟合，并验证拟合结果，得到最终拟合的尺度参数和形状参数，并定义归一化的尺度参数和形状参数；步骤三：基于归一化得到的参数，定义考虑风向因素的风速波动性定量刻画矩阵，从而实现对不同风向区间风速波动性的定量刻画。2.根据权利要求1所述的一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法，其特征在于：所述步骤一具体为：基于16个风向扇区，将16个风向区间分别记为{D
i
},i＝1,2,...,16，根据16风向区间，统计每个区间风向出现的频率{f
i
},i＝1,2,...,16，f
i
的范围在0
‑
1之间；对于某一时刻的风速v，根据其风向所在的风向扇区，则将此刻的风速记为v
i
；以此类推，将所有时刻的风速按其风向进行划分，得到16个风向扇区所对应的风速时间子序列{v
i
},i＝1,2,...,16。3.根据权利要求2所述的一种考虑风向因素的风速波动性定量刻画方法，其特征在于：所述步骤二具体为：对于某一地区获得的风速时间序列，首先利用两参数威布尔分布函数对整个完整的风速序列分布进行拟合，并观察拟合函数与实际风速的直方图之间的贴合程度，从而验证拟合结果是否与实际分布相吻合；在此基础上，对每一个风速时间子序列{v
i
}进行两参数威布尔拟合，并观察拟合函数与实际风速的直方图之间的贴合程度，验证拟合结果是否与实际分布相吻合；在两参数威布尔与实际风速时间子序列分布相吻合的基础上，基于极大似然法得到每个风速时间子序列威布尔分布的拟合参数，即形状参数k
i
和尺度参数A...

【专利技术属性】
技术研发人员：华科，万杰，王智超，韦同舟，姚瑶，付俊丰，杨铎，范轶，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：