[發明專利]一種多能源功率波動區間辨識方法

在審

• 申請號: 202011324285.6
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112633630A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 范強;文賢馗;陳園園;李博文;古庭赟;祝健楊;蘇立;林呈輝;徐梅梅
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/38
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 商小川

1.一種多能源功率波動區間辨識方法，它包括：

步驟1、采集分析區域內的間歇性電源的歷史出力數據；

步驟2、對采集的歷史出力數據集按照進行數據判斷和處理；

步驟3、定義風電、小水電、光伏和其他電源的功率波動量指標ΔP；

步驟4、根據功率波動量指標ΔP的數據集，得到數據樣本直方圖，再通過參數估計和非參數估計擬合數據樣本的概率密度函數f(x)；

步驟5、計算對應的累積概率分布(CDF)函數：

步驟6、利用累積概率分布(CDF)函數求得對應的逆累積概率分布(iCDF)函數F(x)^-1；

步驟7、通過步驟6自動辨識得到波動數據樣本以概率P_MN出現的樣本區間為(ξ_-,ξ₊)，同時根據任意概率值計算多能源功率波動數據樣本存在區間。

2.根據權利要求1所述的一種多能源功率波動區間辨識方法，其特征在于：所述間歇性電源的歷史出力數據包括：風電、小水電、光伏和其他電源的歷史出力數據集P＝{Pwp,Psh,Ppv,Poth}、額定容量數據集Pn＝{Pwpn,Pshn,Ppvn,Pothn}和機組啟停狀態信息集Pss＝{Pwpss,Pshss,Ppvss,Pothss}；Pwp為風電歷史出力，Psh為小水電歷史出力，Ppv為光伏歷史出力，Poth為其他電源歷史出力；Pwpn為風電額定容量，Pshn為小水電額定容量，Ppvn為光伏額定容量，Pothn為其他電源額定容量；Pwpss為風電機組啟停狀態，Pshss為小水電機組啟停狀態，Ppvss為光伏機組啟停狀態，Pothss為其他電源機組啟停狀態。

3.根據權利要求1所述的一種多能源功率波動區間辨識方法，其特征在于：步驟2所述對采集的歷史出力數據集按照進行數據判斷和處理的方法為：

步驟2.1、當第φ個數據P_φ不為0，且有P_φ+1為0，同時Pss為啟動狀態時，則令P_φ+1＝P_φ；

步驟2.2、當第φ個數據P_φ大于Pn時，則令P_φ＝Pn。

步驟2.3、當第φ個數據P_φ0，則令P_φ＝0；

步驟2.4、當判斷第φ個數據P_φ和P_φ+1，滿足關系時，令P_φ+1＝P_φ。

4.根據權利要求1所述的一種多能源功率波動區間辨識方法，其特征在于：步驟3所述功率波動量指標ΔP的計算方法為：

式中：Pwp_i、Psh_i、Ppv_i、Poth_i和Pwp_i+1、Psh_i+1、Ppv_i+1、Poth_i+1分別為第i和i+1次采樣風電歷史出力、小水電歷史出力、光伏歷史出力和其他電源歷史出力。

5.根據權利要求1所述的一種多能源功率波動區間辨識方法，其特征在于：步驟4所述概率密度函數f(x)的建立方法為：

步驟4.1、建立參數估計的正態分布概率密度函數為:

x為數據樣本，μ為樣本均值，σ為協方差；

步驟4.2、建立參數估計的t分布概率密度函數為：

其中x為數據樣本，n為自由度；

步驟4.3、利用非參數估計的基于Parzen窗口法的高斯核概率密度函數為：

其中x為數據樣本，h為窗口寬度，m為樣本觀察值；

步驟4.4、功率波動量指標ΔP數據集，分別得到實際數據樣本直方圖、正態分布概率密度估計函數曲線、t分布概率密度估計函數曲線和高斯核密度估計函數曲線；

步驟4.5、通過正態分布概率密度估計函數曲線f1(x)、t分布概率密度估計函數曲線f2(x)和高斯核密度估計函數曲線f3(x)，構建數據樣本的概率密度函數f(x)。