針對(duì)現(xiàn)有相關(guān)矩陣法生成相關(guān)性風(fēng)速的不足,文中引入風(fēng)速的混合半云模型,改進(jìn)風(fēng)速的抽樣過(guò)程。采用蒙特卡洛抽樣生成具有相關(guān)性的風(fēng)速樣本,通過(guò)歷史風(fēng)速與模型結(jié)果的對(duì)比表明,所提出的改進(jìn)相關(guān)矩陣法生成的風(fēng)速間的相關(guān)系數(shù)與真實(shí)數(shù)據(jù)更為接近。然后,選取不同相關(guān)系數(shù)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力和并網(wǎng)可靠性進(jìn)行分析,分析結(jié)果表明相關(guān)系數(shù)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力和可靠性有較大影響,考慮風(fēng)速相關(guān)性可以得到對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力和并網(wǎng)可靠性更加準(zhǔn)確的分析。 

【文章來(lái)源】：電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2020,44(22)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

云期望曲線

如圖2所示為Weibull分布曲線、混合半云期望曲線與風(fēng)電場(chǎng)歷史風(fēng)速概率分布。從圖2中可以看出，由混合半云模型擬合的風(fēng)速分布曲線與歷史風(fēng)速頻率分布圖具有一致性，證明了風(fēng)速混合半云模型在風(fēng)速分布模擬的正確性。相較于Weibull分布曲線與風(fēng)速概率分布最高值會(huì)存在偏差，混合半云期望曲線能更加準(zhǔn)確地反映出風(fēng)速概率分布的峰荷值。除了適用于單峰特性的風(fēng)速概率分布以外，混合半云模型也適用于多峰特性的不規(guī)則風(fēng)速建模[14]。

從3種不同風(fēng)速抽樣方法生成相關(guān)性風(fēng)速的結(jié)果來(lái)看，風(fēng)速期望與歷史數(shù)據(jù)相差不大，基于Weibull分布抽樣的結(jié)果方差較于歷史數(shù)據(jù)減小了很多。對(duì)模擬生成的A和B風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速計(jì)算相關(guān)性，基于云模型生成的A和B風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速之間的相關(guān)性較于其他2種方法，與歷史風(fēng)速相關(guān)性更為接近，平均風(fēng)速也與原樣本數(shù)據(jù)相接近。對(duì)服從Weibull分布的2個(gè)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)速抽樣時(shí)，雖然所抽樣的風(fēng)速概率滿足Weibull分布，但是相關(guān)系數(shù)法適用于正態(tài)分布，因此生成的A和B風(fēng)電場(chǎng)間的風(fēng)速相關(guān)系數(shù)與原樣本相差較大；而采用正態(tài)分布抽樣時(shí)，得出風(fēng)速樣本的期望值和方差值都與真實(shí)數(shù)據(jù)較為接近，這也是因?yàn)榧僭O(shè)風(fēng)速概率分布服從正態(tài)分布，但是實(shí)際上，風(fēng)速概率的分布為偏正態(tài)分布，并不服從正態(tài)分布。以A風(fēng)電場(chǎng)為例，比較正態(tài)分布抽樣和混合半云模型抽樣的風(fēng)速概率分布如圖3所示�；旌习朐颇Ｐ蛯L(fēng)速的概率分布與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)函數(shù)相結(jié)合，當(dāng)采用相關(guān)系數(shù)法生成相關(guān)性風(fēng)速時(shí)，混合半云模型所生成的風(fēng)速數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確可靠。從圖3可以看出，基于混合半云模型的抽樣方法與歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)概率分布最為接近。

【參考文獻(xiàn)】：
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