【摘要】：模擬風速時間序列在含風電場電力系統(tǒng)的規(guī)劃及評估等領域應用廣泛。傳統(tǒng)風速序列建模的一階馬爾可夫鏈模型無法保留時間序列的自相關特性,同時不能反映出實際風速隨季節(jié)、天氣等因素的變化情況。文中通過將一年分為12個時間段及將一日分為4個時段,在傳統(tǒng)一階馬爾可夫鏈中引入了風速的季節(jié)特性和日特性;同時,考慮風速與降水量的關聯(lián),引入了風速的干濕特性。在此基礎上,提出了風速時間序列模擬的改進一階馬爾可夫鏈模型。仿真結果表明,該改進模型不僅較好地保留了觀測風速的自相關特性,而且提高了模擬風速序列的精度。
[Abstract]:The time series of simulated wind speed is widely used in the planning and evaluation of power system with wind farm. The first order Markov chain model based on traditional wind speed series can not preserve the autocorrelation property of time series and can not reflect the change of actual wind speed with seasons weather and other factors. By dividing a year into 12 periods and a day into 4 periods, the seasonal and daily characteristics of wind speed are introduced into the traditional first order Markov chain, and the dry and wet characteristics of wind speed are introduced considering the correlation between wind speed and precipitation. On this basis, an improved first order Markov chain model for wind speed time series simulation is proposed. The simulation results show that the improved model not only preserves the autocorrelation characteristics of the observed wind speed, but also improves the accuracy of the simulated wind speed series.
【作者單位】： 東南大學電氣工程學院;國網(wǎng)江蘇省電力公司;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2011AA05A105) 國家電網(wǎng)公司重點科技項目“分布式新能源發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)及調(diào)度運行關鍵技術研究與工程示范”~~
【分類號】：TM614

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