[發明專利]一種基于vine copula函數確定概率最優潮流的方法

有效

• 申請號: 201810095920.4
• 申請日: 2018-01-31
• 公開（公告）號: CN108462180B
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發明（設計）人: 韓佶;苗世洪;段偲默;葉暢;李姚旺
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: H02J3/06
• 分類號: H02J3/06;H02J3/38;H02J3/48;H02J3/50
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智;曹葆青

本發明公開了一種基于vine copula函數確定概率最優潮流的方法，包括：以發電費用最小為目標函數，建立含多風電場的概率最優潮流模型；根據非參數核密度擬合風速，建立單風電場風速分布函數；利用單風電場風速分布函數和Vine Copula函數，建立多風電場風速聯合分布模型；基于多風電場風速聯合分布模型利用Rosenblatt變換和三點估計法確定負荷和風電的M種情景以及每種情形發生的概率，根據多風電場的概率最優潮流模型利用內點法計算M種情景下的最優潮流；根據M種情景下的最優潮流和每種情形發生的概率，得到概率最優潮流。本發明有效地描述風速的多元化相關性結構，計算效率高，能夠及時地為電力系統運行提供有效的信息。

技術領域

本發明屬于概率最優潮流計算領域，更具體地，涉及一種基于vine copula函數確定概率最優潮流的方法。

背景技術

近年來，風電裝機容量增速迅猛，然而風電的消納問題卻成為遏制其發展的主要瓶頸。風電的隨機性、波動性以及間歇性給電力系統運行造成了巨大影響；此外，在一定范圍的空間區域內，各風電場之間存在復雜的相關性。因此，在分析含多風電場的電力系統最優潮流問題中，應綜合考慮風電的不確定性和相關性，建立考慮風速相關性的概率最優潮流模型。

為求解考慮風速相關性的概率最優潮流，首先需要建立考慮風速相關性的多風電場風速模型或風電模型，目前常見的模型包括基于相關系數矩陣的邊緣分布模型以及基于Copula函數的聯合分布模型。其中，基于相關系數矩陣的邊緣分布模型僅需已知隨機變量的邊緣分布，并通過相關系數矩陣建立隨機變量間的耦合關系。但是，該模型構建的前提是隨機變量相關系數矩陣的確立，而目前該矩陣的獲取多憑借實踐經驗，可信度不高，可能造成概率最優潮流計算不準確甚至錯誤的情況；此外，該模型僅通過相關系數作為隨機變量相關性的描述指標，而在實際情況中，各風電場風速之間相關性復雜多變，因此利用該模型難以完整描述多風電場風速之間的相依關系。實際上，線性相關系數、Spearman相關系數等均不能完整描述隨機變量之間的相關性，隨機變量相關特性的完整表征方式是聯合概率分布。

Copula函數是一維邊緣分布與多維聯合分布之間的連接函數，是構建多維隨機變量聯合概率分布的有效工具。但是，由于Copula函數僅能描述單一類型的相關性結構，因此主要用于構建兩隨機變量的聯合分布模型，難以準確描述多維隨機變量可能存在的多元化相關性結構。針對此問題，有學者采用Vine Copula函數構建了多風電場風速相依模型，并利用蒙特卡洛采樣完成概率潮流計算，但是計算效率低，且沒有求解概率最優潮流。

由此可見，現有技術在描述多風電場之間相關性時存在缺陷，盡管有研究較好描述了多風電場風速相依關系，但計算效率低，且沒有求解概率最優潮流。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供了一種基于vine copula函數確定概率最優潮流的方法，由此解決現有技術在描述多風電場之間相關性時存在缺陷，計算效率低，且沒有求解概率最優潮流的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于vine copula函數確定概率最優潮流的方法，包括：

(1)以發電費用最小為目標函數，建立含多風電場的概率最優潮流模型；

(2)根據非參數核密度擬合風速，建立單風電場風速分布函數；

(3)利用單風電場風速分布函數和Vine Copula函數，建立多風電場風速聯合分布模型；

(4)基于多風電場風速聯合分布模型利用Rosenblatt變換和三點估計法確定負荷和風電的M種情景以及每種情形發生的概率，根據多風電場的概率最優潮流模型利用內點法計算M種情景下的最優潮流；

(5)根據M種情景下的最優潮流和每種情形發生的概率，得到概率最優潮流。

進一步地，步驟(1)的具體實現方式為：