风电场出力的纵向时刻概率分布计算方法技术

本发明专利技术公开了一种风电场出力的纵向时刻概率分布计算方法，它提出了纵向时刻分析法，即对365天或更长天数内每天的同一特定时刻的风电出力进行统计并分析该时刻出力波动规律的方法。基于实测数据，由纵向时刻分析法得到了各时刻有功出力概率统计结果，通过函数拟合，用分段函数表示该结果。为验证函数的规律性及适用性，对其他年份的数据进行了校验，结果表明，各时刻的概率分布分段函数具有规律性、不变性和适用性，可作为各时刻风电出力的固有属性应用于风功率预测的可靠性分析、调度计划的制定与修正等方面。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种。
技术介绍
风电具有波动性、间歇性、不确定性等特性，这些特性给电网的调峰调频、电压稳定、安全运行、调度管理等方面带来诸多影响，因此，对风电特性的分析研究是十分重要的课题。目前，针对风电波动特性的分析主要建立在连续时间轴上有功出力统计的基础上，即横向时间序列分析。文献采用概率统计和时间序列分析的方法对大规模风电入网后有功功率的波动特性进行了分析；文献分析了酒泉地区风电出力的波动性、随机性、相关性和互补性等特点；文献M介绍了日、季节等不同时间尺度下的风电波动特性及地域相关性等特点；文献M采用频域分析法对风功率的波动特性进行了分析；文献Μ量化分析了风电功率在不同时间尺度、不同空间尺度上的分布特性；文献采用带移位因子与伸缩系数的t分布的方法来拟合风电功率变化率，并对不同风电场及有功功率在不同时间尺度下的波动特性进行了分析。上述文献中横向时间序列分析可以获得风电在连续时间轴上的波动规律及其概率分布，但现有的风功率的预测方法给出的是确定的时间点预测，横向时间序列分析无法给出这些时间点处的风功率波动规律，无法获得预测值可能出现的范围、可信度等信息，因此有必要进行纵向时间序列分析。所谓纵向时间序列，是指在一年(或更长)的时间范围为，由每天的同一时刻所组成的时间序列，对应于每个时刻，该时间序列都由365(或更多)个值组成。风电出力的纵向时间序列分析，又称纵向时刻分析，指对365天或更长天数范围内每天的同一时 刻的有功出力的波动情况分析。根据时间分辨率的不同，一天中可分析的纵向时刻数也不相同。由纵向时刻分析，可获得各时刻的风电出力概率分布，进而可应用于风功率预测的可靠性评估、调度计划的制定、旋转容量的配置等方面，对提高电网的经济效益具有现实意义。关于风电出力的纵向时刻分析，目前缺乏相应研究。参考文献:雷亚洲.与风电并网相关的研究课题.电力系统自动化，2003，27 (8):84-89.LEI Yazhou.Studies on wind farm integration into power system.Automation of Electric Power Systems，2003，27 (8):84-89.侯佑华，房大中，齐军，等.大规模风电入网的有功功率波动特性分析及发电计划仿真.电网技术，2010:34 (5):60-66.HOU Youhuaj FANG Dazhongj QI Junj et al.Analysis on Active PowerFluctuation Characteristics of Large-Scale Grid-Connected Wind Farm andGeneration Scheduling Simulation Under Different Capacity Power Injected FromWind Farms Into Power Grid.Power System Technology, 2010:34 (5):60-66.肖创英，汪宁渤，陟晶，等.甘肃酒泉风电出力特性分析.电力系统自动化，2010，34 (17):64-67.XIAO Chuangyingj WANG Ningboj ZHI Jingj et al.Power Characteristics ofJiuquan Wind Power Base.Automation of Electric Power Systems，2010，34 (17):64-67.宋曙光.风电功率波动特性及其与储能协调策略的研究.济南:山东大学，2011.袁越，李强，李群，等.风电功率特性分析及其不确定性解决方案.电力科学与技术学报，2011，26 (I):67-72.YUAN Yuej LI Qiangj LI Qun.Wind power characteristics analysisand its uncertainty solution .Journal of Electric Power Science andTechnology, 2011, 26 (I):67-72.崔杨，穆钢，刘玉，等.风电功率波动的时空分布特性.电网技术，2011，35 (2):110-114.CUI Yang, MU Gang, LIU Yuj et al.Spatiotemporal DistributionCharacteristic of Wind Power Fluctuation.Power System Technology，2011，35(2):110-114.林卫星，文劲宇，艾小猛，等.风电功率波动特性的概率分布研究，中国电机工程学报，2012，32 (I):38-47.LIN Weixingj WEN Jinyuj Al Xiaomengj et al.Probability Density Function ofWind Power Variations.Proceedings of the CSEE.2012，32 (1):38-47.王丽婕，廖晓钟，高阳，等.风电场发电功率的建模和预测研究综述.电力系统保护与控制，2009，37 (13): 118-121.WANG L1-jie, LIAO Xiaozhongj GAO Yang，et al.Summarization of modelingand prediction of wind power generation.Power System Protection andControl,2009，37(13):118-121谷兴凯，范高锋，王晓蓉，等.风电功率预测技术综述，电网技术，2007，31 (S2):335-338.GU Xingkaij FAN Gaofengj WANG Xiaorongj et al.Summarizationof Wind Power Prediction Technology, Power System Technology，2007，31 (S2):335-338.Saurabh S.Soman, Hamidreza Z.A Review of Wind Power and Wind SpeedForecasting Methods With Different Time Horizons.North American PowerSymposium(NAPS), 2010:1-8.杨秀媛，肖洋，陈树勇.风电场风速和发电功率预测研究.中国电机工程学报，2005，25( 11):1-5.YANG Xiuyuanj XIAO Yang, CHEN Shuyong.Wind speed and generation powerforecasting in wind farm.Proceedings of the Cseej 2005, 25(11):1-5.Lars Landbergj Watson S J.Short-term Prediction of Local WindConditions.Boundary-layer Meteorology, 1994，70(1—2):171-本文档来自技高网...

【技术保护点】
风电场出力的纵向时刻概率分布计算方法，其特征是，包括如下步骤：步骤（1）时间分辨率的确定；步骤（2）概率分布的求取；统计若干天中每天的某时刻的有功出力，得到若干个有功出力值；以风电场额定容量的10%为功率间隔，统计每个功率间隔范围内有功出力的出现次数，则某时刻各功率段的有功出力概率为：式中为概率；n为分析周期内的天数；i为功率段，根据i不同，分两种情况：1）当i=0时，Ni为有功出力P=0出现的次数；2）当i取其他值时，Ni为有功出力P∈{ΔP·(i?1),ΔP·i}范围内出现的次数，ΔP为功率间隔；步骤（3）函数拟合；最终的概率分布结果可采用式（3）的分段函数表示：式中x为有功出力比例，prob0表示出力为0的概率，f(x)为出力不为0时的概率密度函数，表示有功出力在Δx范围内的概率，Δx为功率间隔，X为有功出力比例。FDA00003118740900011.jpg,FDA00003118740900015.jpg,FDA00003118740900012.jpg,FDA00003118740900016.jpg

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：麻常辉，吕晓禄，蒋哲，张磊，武乃虎，张丹丹，
申请(专利权)人：国家电网公司，山东电力集团公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：