基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法技术

本发明专利技术提供了一种基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法，包括如下步骤：(1)分析处理实测数据；(2)分类并离散化数据；(3)初始化构建模型的数据；(4)离散化样本数据并构建模型网络；(5)对步骤4进行迭代操作，得到完整的带权网络模型；(6)对未来风电出力进行风险分析。本发明专利技术提供的基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法，针对目前普遍使用的短期风电出力分析系统精确性不高的问题，通过大量的历史观测数据统计构建带权重的寻路网络模型，然后再根据权重和NWP来匹配未来最可能出现的实际情况，从而完成出力风险分析。

【技术实现步骤摘要】
基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法
本专利技术属于电网节能经济调度以及计算机人工智能应用交叉领域，具体涉及一种基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法。
技术介绍
基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法主要用于对新能源未来几小时至几天内的出力风险分析。当风电场作为电源接入到电力系统后，风电本身的不确定性波动随着容量的扩大对电力系统的冲击越来越大。如果不能对风电的短期出力情况进行准确分析，就必须在电力系统当中留有与风电容量相当的备用容量。而当分析结果能够达到足够的精度时，将风电出力作为负的负荷叠加到负荷预测的曲线上，就可以像传统的电力系统调度方式一样根据预测的负荷与风电出力安排常规机组的发电计划，从而优化发电机组的开机组合，降低整个电网运行的费用。因此，作为新能源调度的一部分，降低风电接入对电网调度的风险及对备用容量的要求，对风电进行短期出力分析显得十分必要和迫切。下面着重介绍目前在本领域的一些常用的和比较前沿的分析方法：历史统计法。历史统计法是最早也是最常用于电力系统运行分析的方法之一，尤其是在负荷预测领域的应用最多，在当前依然有十分强的应用基础，但是历史统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1).分析处理实测数据；(2).分类并离散化数据；(3).初始化构建模型的数据；(4).离散化样本数据并构建模型网络；(5).对步骤4进行迭代操作，得到完整的带权网络模型；(6).对未来风电出力进行风险分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于历史数据统计的新能源发电风险离散化分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1).分析处理实测数据；(2).分类并离散化数据；(3).初始化构建模型的数据；(4).离散化样本数据并构建模型网络；(5).对步骤4进行迭代操作，得到完整的带权网络模型；(6).对未来风电出力进行风险分析；(6-1).将NWP数据进行离散处理，然后作为输入分析样本；(6-2).根据输入分析样本，对未来风电出力进行风险分析；在所述步骤(6-2)中，采取以下方式进行风险分析：(A).取单一输出作为目标值；(B).加权平均法；所述(A)为：直接使用权值最大的输出作为未来可能的目标值；所述(B)为：当存在多个权值相差不大或难于选择单一某一个输出作为目标的时候，利用公式(1)来计算目标值：其中，预测值即为以上确定的目标值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1中，实测数据包括：历史统计的风电出力和历史观测气象数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，气象数据采用折算到风机转子...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘克文，周海明，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：