[發(fā)明專利]一種計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202310175487.6 | 申請(qǐng)日: | 2023-02-28 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN116070774A | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-05-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 喻飛;段偲默;蘇毅;張?zhí)鹛?/a>;金乾;袁博;劉一亮;吳超;吳為果;杜久龍 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 長(zhǎng)江勘測(cè)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司 |
| 主分類號(hào): | G06Q10/04 | 分類號(hào): | G06Q10/04;H02J3/00;H02J3/28;G06Q10/0637;G06Q50/06;G06F17/18;G06F18/213;G06F18/23213 |
| 代理公司: | 武漢開(kāi)元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104 | 代理人: | 陳家安 |
| 地址: | 430010 湖*** | 國(guó)省代碼: | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 相關(guān)性 系統(tǒng) 容量 優(yōu)化 配置 方法 | ||
1.一種計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:包括以下步驟:
S1、將同一地區(qū)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率和預(yù)測(cè)輸出功率轉(zhuǎn)化為出力序列和預(yù)測(cè)出力序列,對(duì)出力序列和預(yù)測(cè)出力序列進(jìn)行核密度估計(jì)得到出力邊緣分布函數(shù)和預(yù)測(cè)出力邊緣分布函數(shù);
S2、將多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的出力邊緣分布函數(shù)和預(yù)測(cè)出力邊緣分布函數(shù)代入藤Copula函數(shù),利用基于非參數(shù)核密度的極大似然估計(jì)法得到藤Copula函數(shù)每個(gè)藤節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)α,利用藤Copula函數(shù)的相關(guān)系數(shù)α建立基于藤Copula函數(shù)的高維聯(lián)合出力模型;
S3、將所述預(yù)測(cè)出力序列代入聯(lián)合出力模型,形成多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在該預(yù)測(cè)序列下的低維聯(lián)合分布模型,對(duì)降維后的聯(lián)合分布模型依概率抽樣生成多個(gè)出力場(chǎng)景并聚類,選擇具有代表性的典型場(chǎng)景;
S4、基于所述典型場(chǎng)景,以期望凈利潤(rùn)最大為目標(biāo),計(jì)算集中式儲(chǔ)能電站的最優(yōu)容量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:所述步驟S2中,Copula函數(shù)為Clayton-Copula函數(shù),藤結(jié)構(gòu)采用D藤。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:D藤結(jié)構(gòu)的聯(lián)合密度函數(shù)可分解為:
其中,x為風(fēng)電場(chǎng)的出力序列,c為Copula概率密度函數(shù),f為邊緣分布的概率密度函數(shù),F(xiàn)為條件分布的累積分布函數(shù);
所述Clayton-Copula函數(shù)的累積分布函數(shù)為:
CClayton(u,v|α)=max[(u-α+v-α-1)-1/α,0]
其中,u、v為Clayton-Copula函數(shù)的邊緣分布函數(shù),α為該函數(shù)的相關(guān)系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:所述步驟S3包括:將已知的預(yù)測(cè)出力序列輸入聯(lián)合出力模型,降維成在該預(yù)測(cè)出力序列下多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際出力的低維聯(lián)合分布模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:所述步驟S4包括:綜合考慮風(fēng)電場(chǎng)、儲(chǔ)能電站的能量市場(chǎng)收益與偏離預(yù)測(cè)出力懲罰、儲(chǔ)能電池壽命損耗成本及波動(dòng)越限懲罰,以期望凈利潤(rùn)最大為目標(biāo),計(jì)算集中式儲(chǔ)能電站的最優(yōu)容量。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:以期望凈利潤(rùn)最大為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)為:
其中,N為場(chǎng)景總數(shù),T為每日采樣點(diǎn)個(gè)數(shù),為第n個(gè)場(chǎng)景下的概率,Ie為風(fēng)儲(chǔ)一體化電站的能量市場(chǎng)收益,Ie.p、Cbat、Cw分別為偏離預(yù)測(cè)出力懲罰、儲(chǔ)能電池壽命損耗成本、波動(dòng)越限懲罰。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的計(jì)及高維相關(guān)性的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法,其特征在于:能量市場(chǎng)收益Ie為:
Ie=peCeΔt,其中,Pe為能量市場(chǎng)出清價(jià)格,Ce為風(fēng)光儲(chǔ)電站在能量市場(chǎng)實(shí)際出力,Δt為能量市場(chǎng)單位時(shí)長(zhǎng)。
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