[發明專利]基于Copula函數的多風電場容量可信度評估方法

在審

• 申請號: 201611136238.2
• 申請日: 2016-12-12
• 公開（公告）號: CN106651163A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 卜京;張夢月;楊陽;田杰;劉瑤秋;劉馨月
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 南京理工大學專利中心32203
• 代理人: 朱寶慶

技術領域

本發明涉及一種新能源技術，特別是基于Copula函數的多風電場容量可信度評估方法。

背景技術

風電場出力具有隨機性和間歇性等特點，屬于一種不可控的電源形式，其并網后對電力系統的容量貢獻與常

并網后對電力系統的容量貢獻與常規機組有較大不同，因此客觀評價風電場的容量可信度對接入系統的長期規劃、優化運行以及可靠性評估等相關問題具有十分重要的意義。

目前主要針對單個風電場的可信容量評估進行了深入研究，隨著風力資源的進一步開發，同一風區將存在多個風電場同時接入系統，空間位置臨近的風電場出力存在一定的相關性，這將對風電場的運行和規劃帶來較大的影響。因此，為準確評估大容量風電接入對系統的容量貢獻，有必要考慮位置臨近多風電場間出力相關性對可信容量的影響。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于Copula函數的多風電場容量可信度評估方法，包括以下步驟：

步驟1，假定風速變量服從Weibull分布，采用最大似然估計法估計風速Weibull分布中的參數，確定風速邊緣分布參數，再利用擬牛頓法求解Copula模型中的分步參數；

步驟2，采用基于經驗Copula函數和理論Copula函數的最短距離來選取Copula函數作為描述風速變量相關結構的最優函數；

步驟3，用一種條件抽樣法產生服從N維Copula函數的隨機向量，通過風速邊緣分布的逆變換得出風速樣本；

步驟4，根據上述方法建立多風電場出力聯合概率分布，將風電場等效為多狀態機組并入原始系統，模擬隨機生產，計算含風電系統的可靠性指標，利用截弦法調節新增常規機組的容量，使新系統(與風電容量等效的傳統機組加入后的系統)與含風電系統的可靠性指標相差在一定的誤差范圍之內，由此迭代得到風電場可信容量。

現有研究主要針對對單個風電場的可信容量評估進行了深入研究，隨著風力資源的進一步開發，同一風區將存在多個風電場同時接入系統，空間位置臨近的風電場出力存在一定的相關性，這將對風電場的運行和規劃帶來較大的影響；而本發明考慮多個風電場出力相關性，更為實際表現風力發電情況。同時，運用多維Copula函數，模擬考慮多風電場的風速相關性，得到更接近實際情況的風速樣本。

下面結合說明書附圖對本發明做進一步描述。

附圖說明

圖1風電容量可信度評估實施流程圖。

圖2是風電場風速重新分布圖。

圖3是風電可信容量搜索中的截弦法示意圖。

圖4兩個風電場時序出力曲線圖。

具體實施方式

結合圖1至圖4，本發明首先通過構造一種多維Copula函數，通過分布參數估計法，估計風電場的邊緣分布函數的參數和Copula函數中的參數，再用最短距離法選取最優Copula函數，用條件抽樣法產生具有相關性的多維風速樣本。在此基礎上提出出力相關的多風電場容量可信度評估方法，并采用截弦法計算得到風電場的容量可信度。具體優化方法的實現步驟如下：

第一步，通過考慮風速變量服從Weibull參數分布模型，可以用最大似然估計法來估計風速Weibull分布中的參數λ_i和k_i其表達式如下：

風速v的Weibull概率密度函數為

風速v的Weibull累積分布函數為

其中k>0為形狀參數，λ＞0為尺度參數。在得出邊緣分布的參數后，將λ_i和k_i代入下式

用擬牛頓法求解上式，得到相關性參數矩陣ρ或相關性參數α的估計值；

其中u_i＝F_i(v_i,t,λ_i,k_i)為風電場風速v_i的邊緣分布函數，i＝1,2,...,N，t＝1,2,...,n，N為Copula函數的元數，n為風速樣本數，c為Copula密度函數，式中argmax表示上式達到最大值時的ρ或α的取值。

第二步，確定多維Copula函數的分步參數后，根據風速之間的相關性選用最適當的Copula函數。Copula函數主要有多元正態Copula函數，多元t-Copula數和阿基米德Copula函數。

N元正態Copula分布函數可表示為