一种基于改进模体的风电出力波动分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进模体的风电出力波动分析方法，包括将风电出力时间序列通过水平可视图方法从时间域转换为网络域，将风电出力时间序列中的采样点与网络中的节点相对应，构建关于风电出力的时间序列伴生网络；根据风电出力时间序列伴生网络，求解风电出力时间序列伴生网络所包含的三节点模体，并由三节点模体在网络域中所对应的风电出力幅值相对大小关系，对三节点模体进行细分；根据细分后的三节点模体分布，通过幅值相对大小关系，分析风电出力的波动特征。析风电出力的波动特征。析风电出力的波动特征。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进模体的风电出力波动分析方法


[0001]本专利技术涉及电气工程
，尤其是涉及一种研究风电出力波动的分析方法。

技术介绍

[0002]风力发电是电力系统中的最成熟的新能源发电技术之一，可以在电力系统的用电高峰时段及时提供电力供给。由于风力发电很大程度上依靠天气和地理等不确定性因素，造成了风电出力的不确定性和随机性。风电出力的波动将对局部的电压稳定和整个电力系统的系统性安全运行带来严重的威胁。因此，关注风电出力的特性研究，将在很大程度上辅助电网的运行和调度。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在的问题，本专利技术基于系统演化的思想和复杂网络技术提出了一种基于改进模体的风电出力波动分析方法。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]本专利技术实施例的第一方面提供了一种基于改进模体的风电出力波动分析方法，所述方法具体包括以下步骤：
[0006](1)将风电出力时间序列通过水平可视图方法从时间域转换为网络域，将风电出力时间序列中的采样点与网络中的节点相对应，构建关于风电出力的时间序列伴生网络；
[0007](2)根据步骤(1)得到的风电出力时间序列伴生网络，求解风电出力时间序列伴生网络所包含的三节点模体，并由三节点模体在网络域中所对应的风电出力幅值相对大小关系，对三节点模体进行细分；
[0008](3)根据步骤(2)细分后的三节点模体分布，通过幅值相对大小关系，分析风电出力的波动特征。
[0009]进一步地，所述步骤(1)具体为：
[0010]对于含有N个采样点的风电出力时间序列l＝{x
i
}
i＝1,...,N
，将风电出力时间序列中的每个采样点视为风电出力时间序列伴生网络中的一个节点，从采样点的风电出力大小的角度出发，如果两个采样点x
i
和x
j
之间能够画出一条连接这两个采样点的水平线，且该水平线的所对应的幅值大于这两个采样点间其他所有采样点的风电出力大小，则这两个采样点在网络域中所对应的节点之间，存在一条连边；即采样点x
i
和x
j
满足公式：
[0011][0012]进一步地，所述步骤(2)具体包括以下子步骤：
[0013](2.1)将风电出力时间序列伴生网络看作为无向无权网络；
[0014](2.2)通过Z
‑
score标准分数求解风电出力时间序列伴生网络所包含的三节点模体；
[0015](2.3)将风电出力时间序列的幅值分为T个层级，根据幅值层级对三节点模体进行
细分。
[0016]进一步地，所述步骤(2.2)的计算公式如下：
[0017][0018]其中，和分别表征风电出力时间序列伴生网络和与风电出力时间序列伴生网络拥有相同数量的节点和连边的随机网络的三节点子图i数量，和分别为的平均值和标准差；
[0019]如果通常认为满足(N
real
‑
N
rand
)＞0.1N
rand
，则这个三节点子图可以被认为是风电出力时间序列伴生网络中的三节点模体。
[0020]进一步地，将风电出力时间序列的幅值分为T个层级，其中层级个数可由所需的幅值分辨率r决定，即满足：
[0021][0022]进一步地，将幅值层级的相对大小关系MR分为5类，即：
[0023][0024]其中，
⊙
表征两个节点属于同一幅值层级，表征两个节点不属于同一幅值层级；
[0025]结合幅值层级的相对大小关系MR，将三节点模体进行细分分为15种。
[0026]进一步地，所述方法还包括：通过细分后的三节点模体分析得到风电出力的波动特征与真实的风电出力波动特征相结合，以验证得到所提方法在风电出力波动特征分析方面的有效性。
[0027]本专利技术实施例的第二方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的基于改进模体的风电出力波动分析方法。
[0028]本专利技术实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的基于改进模体的风电出力波动分析方法。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：本专利技术提出了一种基于改进模体的风电出力波动分析方法，将风电出力时间序列通过水平可视图方法从时间域转换为网络域，构建关于风电出力的时间序列伴生网络，求解风电出力时间序列伴生网络所包含的三节点模体，基于风电出力幅值对三节点模体进行细分，根据细分后的三节点模体分布，分析风电出力的波动特征。本专利技术判断风力发电出力相似性，将时间序列变化为一个整体。改进了传统方法中的以每个时刻数据作为一个主体，而是以整体为单位进行相关性判断。本专利技术方法为传统的波动性分析方法提供了补充。
附图说明
[0030]图1为本专利技术方法的流程图；
[0031]图2为时间序列转化为网络的流程图；
[0032]图3为时间序列与模体间对应关系的示意图；
[0033]图4为模体分布与日内负荷序列的对应关系；
[0034]图5为本专利技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
[0035]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的方法的例子。
[0036]在本专利技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0037]下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施方式中的特征可以相互组合。
[0038]本专利技术提出了一种基于改进模体的风电出力波动分析方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
[0039](1)将风电出力时间序列通过水平可视图方法从时间域转换为网络域，将风电出力时间序列中的采样点与网络中的节点相对应，构建关于风电出力的时间序列伴生网络。
[0040]具体地，如图2所示，对于含有N个采样点的风电出力时间序列l＝{x
i
}
i＝1,...,N
，将风电出力时间序列中的每个采样点视为风电出力时间序列伴生网络中的一个节点，从采样点的风电出力大小的角度出发，如果两个采样点x
i
和x
j
之间能够画出一条连接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进模体的风电出力波动分析方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：(1)将风电出力时间序列通过水平可视图方法从时间域转换为网络域，将风电出力时间序列中的采样点与网络中的节点相对应，构建关于风电出力的时间序列伴生网络；(2)根据步骤(1)得到的风电出力时间序列伴生网络，求解风电出力时间序列伴生网络所包含的三节点模体，并由三节点模体在网络域中所对应的风电出力幅值相对大小关系，对三节点模体进行细分；(3)根据步骤(2)细分后的三节点模体分布，通过幅值相对大小关系，分析风电出力的波动特征。2.根据权利要求1所述的基于改进模体的风电出力波动分析方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：对于含有N个采样点的风电出力时间序列l＝{x
i
}
i＝1,...,N
，将风电出力时间序列中的每个采样点视为风电出力时间序列伴生网络中的一个节点，从采样点的风电出力大小的角度出发，如果两个采样点x
i
和x
j
之间能够画出一条连接这两个采样点的水平线，且该水平线的所对应的幅值大于这两个采样点间其他所有采样点的风电出力大小，则这两个采样点在网络域中所对应的节点之间，存在一条连边；即采样点x
i
和x
j
满足公式：x
i
,x
j
＞x
n
,3.根据权利要求1所述的基于改进模体的风电出力波动分析方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括以下子步骤：(2.1)将风电出力时间序列伴生网络看作为无向无权网络；(2.2)通过Z
‑
score标准分数求解风电出力时间序列伴生网络所包含的三节点模体；(2.3)将风电出力时间序列的幅值分为T个层级，根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李楠，李芳，马雪，张桂红，胡文保，杨帆，李显桃，祁梦雪，李知艺，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司清洁能源发展研究院国网青海省电力公司浙江大学，
类型：发明
国别省市：