一種山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)風(fēng)電場(chǎng)建模領(lǐng)域，尤其涉及一種山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模方 法。
【背景技術(shù)】：
[0002] 風(fēng)能是一種綠色清潔能源，大力發(fā)展風(fēng)電有利于減少化石能源消耗、降低碳排放 水平。做好風(fēng)速建模及風(fēng)速預(yù)測(cè)工作，得到更準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果，可為分析風(fēng)速特性 對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定影響、風(fēng)電消納、風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃選址等問題提供有力的幫助及相關(guān)技術(shù)支撐。
[0003] 當(dāng)前風(fēng)速建模預(yù)測(cè)方法可分為基于物理模型和基于歷史數(shù)據(jù)這兩種。前者一般 采用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)，而后者是利用風(fēng)電場(chǎng)的歷史風(fēng)速進(jìn)行外推預(yù)測(cè)。風(fēng) 力資源的分布具有一定地域特性，但現(xiàn)階段風(fēng)速建模研究中大多未考慮同一風(fēng)場(chǎng)內(nèi)部不同 位置風(fēng)力發(fā)電機(jī)組風(fēng)速的相關(guān)性，而是假設(shè)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各風(fēng)機(jī)所處位置的風(fēng)速在同一時(shí)刻相 等。這對(duì)于山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)，該假設(shè)顯然不能真實(shí)有效地反映出風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部的風(fēng)速具有相 關(guān)性這一特點(diǎn)。由于風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部風(fēng)速的相關(guān)性直接影響風(fēng)電場(chǎng)出力，進(jìn)而影響電力系統(tǒng)電 力電量分配及其安全運(yùn)行，因此要做好風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃選址、風(fēng)電消納工作、含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng) 的安全穩(wěn)定性分析及經(jīng)濟(jì)性分析，就必須要建立擬合度較好的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速相關(guān)性模型。 [0004]目前常用來建立風(fēng)速相關(guān)性模型的方法主要有三種。一是期刊《中國電機(jī)工程學(xué) 報(bào)》2009年第29卷第4期一文中所提出的基于自回歸滑動(dòng)平均模型和時(shí)移技術(shù)法建立時(shí) 間序列相關(guān)性的風(fēng)速序列；二是基于線性相關(guān)系數(shù)矩陣的Cholesky分解的正交變換法，即 期刊《IEEE Trans on Power Systems》2009年第24卷第2期、《中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2012 年第32卷第7期以及2012年第32卷第13期相關(guān)文獻(xiàn)所采用的基于正交變換法的風(fēng)場(chǎng)群 風(fēng)速建模預(yù)測(cè)方法；三是考慮風(fēng)速線性相關(guān)矩陣與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量線性相關(guān)矩陣關(guān)系的 Nataf變換方法，即期刊《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2013年第37卷第6期、《IEEE Trans on Power Systems》2011年第26卷第2期以及《中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2013年第33卷第16期相關(guān)文 章所采用的Nataf變換法建立風(fēng)電場(chǎng)群內(nèi)各個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的相關(guān)風(fēng)速模型。
[0005] 上述建立風(fēng)速相關(guān)性模型的方法都假設(shè)具有相關(guān)性的風(fēng)速序列都滿足同參數(shù)的 分布，例如假設(shè)都滿足相同的威布爾分布參數(shù)，而且均假設(shè)同一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速處處相等。 針對(duì)實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速常呈現(xiàn)不同的分布，即使建模認(rèn)為分布類型相同，分布參數(shù)也不一 樣，因而需要采用一種較好的方法來建立不同分布類型及分布參數(shù)的風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部相關(guān)風(fēng)速 模型。

【發(fā)明內(nèi)容】
：
[0006] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題：提供一種山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模方法，以解決現(xiàn)有 技術(shù)對(duì)山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模預(yù)測(cè)存在的不能真實(shí)有效地反映出風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部的風(fēng)速具 有相關(guān)性這一特點(diǎn)。由于風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部風(fēng)速的相關(guān)性直接影響風(fēng)電場(chǎng)出力，進(jìn)而影響電力系 統(tǒng)電力電量分配及其安全運(yùn)行等技術(shù)問題。
[0007] 本發(fā)明技術(shù)方案：
[0008] -種山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模方法，它包括：
[0009] 步驟1、對(duì)風(fēng)電場(chǎng)歷史記錄風(fēng)速采樣，并計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)各個(gè)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速威布爾分布的 參數(shù)c和k ;
[0010] 步驟2、計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各個(gè)風(fēng)機(jī)群的秩相關(guān)系數(shù)/?，并構(gòu)成該風(fēng)電場(chǎng)的歷史風(fēng)速 秩相關(guān)矩陣艮；
[0011] 步驟3、計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)的相關(guān)風(fēng)速正態(tài)Copula函數(shù)，進(jìn)而得到具有相關(guān)性的建模預(yù) 測(cè)風(fēng)速的聯(lián)合概率分布函數(shù)及各個(gè)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速的邊緣概率分布函 數(shù)…，…，un;
[0012] 步驟4、對(duì)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速的邊緣概率分布函數(shù)作服從威布爾分布參數(shù)c和k的等概率 逆變換，實(shí)現(xiàn)風(fēng)速預(yù)測(cè)。
[0013] 步驟1所述的計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)各個(gè)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速威布爾分布的參數(shù)c和k的計(jì)算公式 為：
[0015] 式中v是風(fēng)速，c和k分別為尺度參數(shù)和形狀參數(shù)。
[0016] 步驟2所述的計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各個(gè)風(fēng)機(jī)群的秩相關(guān)系數(shù)/?的計(jì)算公式為：
[0018] 式中：、匕分別為秩XR、^的均值，/?為隨機(jī)向量X，Y的Spearman秩相關(guān)系 數(shù)。
[0019] 步驟3所述的計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)的相關(guān)風(fēng)速正態(tài)Copula函數(shù)的計(jì)算公式為：
[0021] 式中為η元正態(tài)分布變量的相關(guān)矩陣；為相關(guān)矩陣為&的η元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分 布的分布函數(shù)；Φ,1，i = 1，2,…，η為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的逆函數(shù)。
[0022] 步驟4所述的對(duì)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速的邊緣概率分布函數(shù)作服從威布爾分布參數(shù)c和k的 等概率逆變換公式為：
[0024] 式中：Ul為向量U沖的元素，&?為邊緣概率分布函數(shù)。
[0025] 本發(fā)明的有益效果：
[0026] 本發(fā)明針對(duì)山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)數(shù)量多、分布范圍廣，分布在各個(gè)山頭的風(fēng)機(jī)風(fēng) 速往往具有一定的相關(guān)性特點(diǎn)，考慮山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)機(jī)分布在不同的位置，各個(gè)位置 的風(fēng)機(jī)風(fēng)速不同，將風(fēng)機(jī)化為若干個(gè)機(jī)群，采用基于多元正態(tài)Copula函數(shù)及秩相關(guān)理論建 立各個(gè)機(jī)群的相關(guān)性風(fēng)速模型，采用Spearman秩相關(guān)矩陣能夠較好地描述風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部機(jī) 組之間風(fēng)速的相關(guān)特性，通過多元正態(tài)Copula函數(shù)建模預(yù)測(cè)的風(fēng)速與歷史風(fēng)速的概率統(tǒng) 計(jì)特性比較貼近，體現(xiàn)了本發(fā)明的較高準(zhǔn)確度?？蓮V泛應(yīng)用到山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速建模 計(jì)算中，以進(jìn)一步提高此類風(fēng)速預(yù)測(cè)的精度，從而為風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃選址、電網(wǎng)安全穩(wěn)定及經(jīng)濟(jì) 運(yùn)行提供一定的技術(shù)支持；本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模預(yù)測(cè)風(fēng)速 存在的不能真實(shí)有效地反映出風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部的風(fēng)速具有相關(guān)性這一特點(diǎn)，由于風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部風(fēng) 速的相關(guān)性直接影響風(fēng)電場(chǎng)出力，進(jìn)而影響電力系統(tǒng)電力電量分配及其安全運(yùn)行等技術(shù)問 題。
【附圖說明】：
[0027] 圖1為本發(fā)明多元正態(tài)Copula函數(shù)變換過程示意圖；
[0028] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例風(fēng)機(jī)出力特性曲線示意圖；
[0029] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例8個(gè)風(fēng)機(jī)群之間歷史記錄風(fēng)速的秩相關(guān)矩陣示意圖；
[0030] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例建模預(yù)測(cè)的相關(guān)風(fēng)速秩相關(guān)矩陣；
[0031] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例建模預(yù)測(cè)風(fēng)速與歷史記錄風(fēng)速的累積概率分布曲線示意圖；
[0032] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例概率密度曲線示意圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0033] -種山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速建模方法，它包括：
[0034] 步驟1、對(duì)風(fēng)電場(chǎng)歷史記錄風(fēng)速采樣，并計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)各個(gè)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速威布爾分布的 參數(shù)c和k ;
[0035] 步驟2、計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各個(gè)風(fēng)機(jī)群的秩相關(guān)系數(shù)#&，并構(gòu)成該風(fēng)電場(chǎng)的歷史風(fēng)速 秩相關(guān)矩陣艮；
[0036] 步驟3、計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)的相關(guān)風(fēng)速正態(tài)Copula函數(shù)，進(jìn)而得到具有相關(guān)性的建模預(yù) 測(cè)風(fēng)速的聯(lián)合概率分布函數(shù)(1^1^1|(〃1)，一，〇"|(〃,,)]及各個(gè)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速的邊緣概率分布函 數(shù)…，…，un;
[0037] 步驟4、對(duì)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速的邊緣概率分布函數(shù)作服從威布爾分布參數(shù)c和k的等概率 逆變換。最后得到建模預(yù)測(cè)風(fēng)速。
[0038] 在建立山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)風(fēng)速模型時(shí)，需要采集風(fēng)電場(chǎng)的歷史記錄風(fēng)速，并對(duì) 歷史記錄風(fēng)速進(jìn)行分布特性的擬合計(jì)算，得到該風(fēng)電場(chǎng)所滿足的分布類型及其相關(guān)參數(shù)， 以便得到風(fēng)速的累積概率分布函數(shù)，該函數(shù)在采用多元正態(tài)Copula函數(shù)建模時(shí)需要用到。
[0039] 在風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速建模中，威布爾分布常常用來表征風(fēng)速的分布，如下式
[0041] 式中v是風(fēng)速，c和k分別為尺度參數(shù)和形狀參數(shù)，c反映所描述地區(qū)的年平均風(fēng) 速大小。因此步驟1所述的計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)各個(gè)風(fēng)機(jī)群風(fēng)速威布爾分布的參數(shù)c和k的計(jì)算公 式采用公式（1)來進(jìn)行計(jì)算。
[0042] 由于山區(qū)大型風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)電機(jī)組往往分布在不同山頭，因而在時(shí)間及空間上風(fēng)電 場(chǎng)內(nèi)部各個(gè)風(fēng)機(jī)的風(fēng)速具有一定的相關(guān)性。度量風(fēng)速隨機(jī)變量相關(guān)性的方法有很多種，線 性相關(guān)度是常用的指標(biāo)之一，其定義為：
[0044] 式中，/?表示隨機(jī)變量Xi，X2之間的線性相關(guān)度，cov( ·)表示求隨機(jī)變量的協(xié)方 差，var( ·)表示求方差。
[0045] 然而，線性相關(guān)度僅反映了隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)性，如果對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行單 調(diào)性相同的線性變換，則其線性相關(guān)度不變，但如果對(duì)其進(jìn)行單調(diào)的非線性變換，則其線性 相關(guān)度將發(fā)生改變。為了避免對(duì)風(fēng)場(chǎng)內(nèi)部相關(guān)風(fēng)速作非線性變換時(shí)采用線性相關(guān)來度量相 關(guān)性出現(xiàn)的偏差，本發(fā)明將采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)的方法來計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部風(fēng)速的相 關(guān)性。
[0046] 隨機(jī)向量X，Y的Spearman秩相關(guān)系數(shù)％定義如下，設(shè)有隨機(jī)變量（x_j,乃| j = 1, 2,…，m)是隨機(jī)向量X, Y中的元素，對(duì)X, Y中的元素進(jìn)行排序，得到隨機(jī)向量中元素 (x.j，y.j I j = 1，2,…，m)的秩，:iV)，:貝 1J :
[0048] 式中筆、1^:分別為秩XR、YR的均值。若對(duì)X，Y進(jìn)行單調(diào)性相同的變換，X與Y 的Spearman秩相關(guān)系數(shù)/?保持不變，因此本發(fā)明計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各個(gè)風(fēng)機(jī)群的秩相關(guān)系數(shù) /?.采用公式（3)進(jìn)行計(jì)算，
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