[發明專利]一種計及高維相關性的風儲系統容量優化配置方法

在審

• 申請號: 202310175487.6
• 申請日: 2023-02-28
• 公開（公告）號: CN116070774A
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 喻飛;段偲默;蘇毅;張甜甜;金乾;袁博;劉一亮;吳超;吳為果;杜久龍
• 申請（專利權）人: 長江勘測規劃設計研究有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;H02J3/00;H02J3/28;G06Q10/0637;G06Q50/06;G06F17/18;G06F18/213;G06F18/23213
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 陳家安

本發明提供計及高維相關性的風儲系統容量優化配置方法，包括步驟：S1、將同一地區多個風電場的輸出功率和預測輸出功率轉化為出力序列和預測出力序列并進行核密度估計得到出力邊緣分布函數和預測出力邊緣分布函數；S2、將出力邊緣分布函數和預測出力邊緣分布函數代入藤Copula函數，利用極大似然估計法得到藤Copula函數每個藤節點對應的相關系數subgt;α/subgt;，建立高維聯合出力模型；S3、將預測出力序列代入聯合出力模型，形成低維聯合分布模型，對聯合分布模型依概率抽樣生成多個出力場景并聚類，選擇具有代表性的典型場景；S4、以期望凈利潤最大為目標計算儲能電站最優容量。該方法保留了風電場輸出功率原始統計特性，生成的場景更加符合風電場特征，提高了擬合優度。

技術領域

本發明涉及儲能優化配置技術領域，具體涉及一種計及高維相關性的風儲系統容量優化配置方法。

背景技術

隨著“雙碳”戰略穩步推進，新能源滲透率持續增高，電網安全性與新能源波動特性的矛盾日趨凸顯。為平抑風電場輸出功率波動性，緩解電網調頻壓力，多省份出臺政策要求風電場配置儲能，為儲能電站的大規模建設提供了市場需求和政策支撐，而儲能電站的高成本限制其自身及新能源行業的發展。

臨近風電場的風速具有相關性，通過統計特征和時序特征刻畫其相關性的強弱。風電集群的相關性體現為輸出功率的平滑效應和短期波動互補性。利用風電集群的相關性大規模、集約化地配置儲能，可以在滿足電網要求的條件下有效降低儲能電站的需求容量，減小建設成本，最大化風電集群-儲能系統的整體收益。

申請公布號為CN113283641A的中國發明專利申請提出了一種考慮風電預測誤差時空相關性復合儲能優化配置方法，該方法將風電場預測誤差作為模型輸入，按照加權值構建多風電場混合Copula模型，依據波動越限懲罰進行儲能定容。該方法僅考慮多風電場間預測誤差的相關性，未能體現多風電場輸出功率的相關性，缺乏相關性研究的依據；受所選模型結構制約，無法建立高維聯合分布模型，風電場輸出功率相關特性丟失；對Copula函數進行線型疊加，多種相關特性用同一套參數描述，擬合優度不足。

發明內容

本發明的目的就是針對現有技術的缺陷，提供一種計及高維相關性的風儲系統容量優化配置方法，該方法利用藤Copula模型通過不同的參數分別刻畫多個風電場自身輸出功率、預測功率的相關性和同一風電集群內不同風電場之間輸出功率的相關性，保留了風電場輸出功率的原始統計特性，使生成的場景更加符合風電場特征，提高了擬合優度。

本發明提供一種計及高維相關性的風儲系統容量優化配置方法，包括以下步驟：

S1、將同一地區多個風電場的輸出功率和預測輸出功率轉化為出力序列和預測出力序列，對出力序列和預測出力序列進行核密度估計得到出力邊緣分布函數和預測出力邊緣分布函數；

S2、將多個風電場的出力邊緣分布函數和預測出力邊緣分布函數代入藤Copula函數，利用基于非參數核密度的極大似然估計法得到藤Copula函數每個藤節點對應的相關系數α，利用藤Copula函數的相關系數α建立基于藤Copula函數的高維聯合出力模型；

S3、將所述預測出力序列代入聯合出力模型，形成多個風電場在該預測序列下的低維聯合分布模型，對降維后的聯合分布模型依概率抽樣生成多個出力場景并聚類，選擇具有代表性的典型場景；

S4、基于所述典型場景，以期望凈利潤最大為目標，計算集中式儲能電站的最優容量。

進一步地，所述步驟S2中，Copula函數為Clayton-Copula函數，藤結構采用D藤。

進一步地，D藤結構的聯合密度函數可分解為：

其中，x為風電場的出力序列，c為Copula概率密度函數，f為邊緣分布的概率密度函數，F為條件分布的累積分布函數；