基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统技术方案

本实用新型专利技术实施例公开了一种基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统，包括数据处理模块、风速预测模块、随机抽样模块和风险评估模块，数据处理模块的输出端将风速标准化数据输入到风速预测模块，风速预测模块的输出端输出预测风速信号到随机抽样模块，随机抽样模块的输出端将电力系统元件状态信号输出至风险评估模块。本实用新型专利技术用于建立基于蒙特卡洛仿真的计算风电场的大电网系统可靠性快速分析模型，充分考虑了风速的随机性及风电机组强迫停运率，对计及风电场的大电网系统进行可靠性评估，具有广泛的应用前景以及潜在的经济价值。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术属于电力系统风险评估领域，具体涉及一种基于蒙特卡洛方法的风电场风险估计系统。
技术介绍
风能是一种干净的、储量极为丰富的可再生能源。随着世界各国对能源短缺、环境保护及气候变化等问题的日益关注，风力发电作为减少空气污染和有害气体排放的有效措施之一，越来越受到人们的重视。大力发展并网型风力发电是我国缓解能源供需矛盾，减轻环境污染，调整能源结构，转变经济增长方式的重要战略举措。但是与其他常规的火电厂、水电厂不同，风电场的输出功率不断波动，大规模风电并网后会对电力系统的安全稳定运行带来一定的影响。为研究风电场并网对电力系统可靠性的影响，本技术建立了基于蒙特卡洛仿真的计算风电场的大电网系统可靠性快速分析模型，充分考虑了风速的随机性及风电机组强迫停运率，对计及风电场的大电网系统进行可靠性评估，具有广泛的应用前景以及潜在的经济价值。
技术实现思路
为解决上述问题，本技术的目的在于提供一种基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统，用于建立基于蒙特卡洛仿真的计算风电场的大电网系统可靠性快速分析模型，充分考虑了风速的随机性及风电机组强迫停运率，对计及风电场的大电网系统进行可靠性评估，具有广泛的应用前景以及潜在的经济价值。为实现上述目的，本技术的技术方案为基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统，包括数据处理模块、风速预测模块、随机抽样模块和风险评估模块，所述数据处理模块的输出端与风速预测模块的输入端相连接，风速预测模块的输出端与随机抽样模块的输入端相连接，随机抽样模块的输出端与风险评估模块的输入端相连接，数据处理模块的输出端将风速标准化数据输入到风速预测模块，风速预测模块的输出端输出预测风速信号到随机抽样模块，随机抽样模块的输出端将电力系统元件状态信号输出至风险评估模块。与现有技术相比，本技术有益效果如下(I)基于大量风电数据库，充分考虑风速的随机性；(2)采用蒙特卡洛快速算法，速度快。附图说明图1为本技术实施例的基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统。具体实施方式为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。相反，本技术涵盖任何由权利要求定义的在本技术的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本技术有更好的了解，在下文对本技术的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本 技术。如图1所示，基于蒙特卡洛方法的风电场风险估计系统包括数据处理模块1，风速预测模块2，随机抽样模块3和风险评估模块4。数据处理模块I的输出端与风速预测模块2的输入端相连接,风速预测模块2的输出端与随机抽样模块3的输入端相连接，随机抽样模块3的输出端与风险评估模块4的输入端相连接；数据处理模块I的输出端将风速标准化数据输入到风速预测模块2，风速预测模块2的输出端输出预测风速信号到随机抽样模块3，随机抽样模块3的输出端将电力系统元件状态信号输出至风险评估模块4。其工作过程如下首先，数据处理模块将原始数据标准化，Xt = (Xt— U t) / ο t式中，μ t，Cf分别为{Xt}的均值和方差估计值 = K(Xt — Mt) 2/(N — I)N为风速序列个数；并将标准化数据输出至风速预测模块，风速预测模块根据数据处理模块I输出的标准化数据预测风速序列，预测风速序列即要建立风速预测模型，模型的识别是根据给定序列的样本均值、自相关函数、偏相关函数判别序列应属于AR(p)、MA(q)和ARMA(p，q)中的那一种。若序列{xt}的偏相关函数在P步以后截尾，则可判定该序列为AR(P)序列；若序列{xt}的自相关函数在q步以后截尾，则可判定该序列为序列MA (q);若序列{xt}的自相关函数、偏相关函数都是拖尾的，则可判定该序列为ARMA序列。对步骤建立的模型进行AIC判别，改变模型的阶数，使AIC值达到绩效的模型，即是最佳模型，对应的阶数就是确定的参数；其次，随机抽样模块读取风速预测模块2里面的预测风速序列，把一年分为8736个小时区间，设每个小时区间计及风电场的大电网系统条件不变，用风速预测模块得到的模型模拟每个小时区间的风速值。并对计及风电场的大电网系统元件进行随机抽样，得到各元件的运行状态，元件的默认初始状态为正常状态，即运行状态，然后建立系统状态矩阵；所述的计及风电场的大电网系统元件包括发电机、架空线路、电缆、馈线、变压器、断路器、隔离开关、电抗器和电容器等元件，编号为j(j = l，2，...，n)。所述的系统状态矩阵由公式权利要求1.基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统，其特征在于，包括数据处理模块、风速预测模块、随机抽样模块和风险评估模块，所述数据处理模块的输出端与风速预测模块的输入端相连接，风速预测模块的输出端与随机抽样模块的输入端相连接，随机抽样模块的输出端与风险评估模块的输入端相连接，数据处理模块的输出端将风速标准化数据输入到风速预测模块，风速预测模块的输出端输出预测风速信号到随机抽样模块，随机抽样模块的输出端将电力系统元件状态信号输出至风险评估模块。专利摘要本技术实施例公开了一种基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统，包括数据处理模块、风速预测模块、随机抽样模块和风险评估模块，数据处理模块的输出端将风速标准化数据输入到风速预测模块，风速预测模块的输出端输出预测风速信号到随机抽样模块，随机抽样模块的输出端将电力系统元件状态信号输出至风险评估模块。本技术用于建立基于蒙特卡洛仿真的计算风电场的大电网系统可靠性快速分析模型，充分考虑了风速的随机性及风电机组强迫停运率，对计及风电场的大电网系统进行可靠性评估，具有广泛的应用前景以及潜在的经济价值。文档编号G06Q50/06GK202838400SQ201220437969公开日2013年3月27日 申请日期2012年8月30日 优先权日2012年8月30日专利技术者李志 , 甘茜珺 申请人:浙江大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于蒙特卡洛方法的风电场风险评估系统，其特征在于，包括数据处理模块、风速预测模块、随机抽样模块和风险评估模块，所述数据处理模块的输出端与风速预测模块的输入端相连接，风速预测模块的输出端与随机抽样模块的输入端相连接，随机抽样模块的输出端与风险评估模块的输入端相连接，数据处理模块的输出端将风速标准化数据输入到风速预测模块，风速预测模块的输出端输出预测风速信号到随机抽样模块，随机抽样模块的输出端将电力系统元件状态信号输出至风险评估模块。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李志，甘茜珺，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：实用新型
国别省市：