[发明专利]一种基于极大似然估计的风电功率持续特性描述方法

权利要求书

1.一种基于极大似然估计的风电功率持续特性描述方法，其特征是：包括以下步骤：

（1）定义风电功率的状态：

将风电功率的可能取值范围离散化为若干个功率区间，每个功率区间即为风电功率的一个状态；依照定义，实测风电功率序列中的每一个数值均对应一个风电功率状态；

（2）进行风电功率状态持续时间的概率统计：

风电功率状态持续时间的统计包括两个方面：保持某个状态的时间长度和持续某一个时间长度的次数；用风电功率在一个状态不同持续时间各自出现的次数，分别除以对应状态持续时间的总次数即得到该状态下持续时间的概率，统计该状态所有持续时间的概率值，则可以得到风电功率在此状态下持续时间的概率分布；

（3）选择适当的分布函数：

选择Birnbaum-Saunders分布、指数分布、逆高斯分布以及对数正态分布作为参考分布函数；

（4）利用最小二乘估计法和极大似然估计分别对选择的分布函数进行拟合；

（5）采用残差平方和指标计算所选择函数的拟合精度。

2.如权利要求1所述的一种基于极大似然估计的风电功率持续特性描述方法，其特征是：所述步骤1中，风电场的额定装机容量记为P_E，拟划分的状态总数为N，则第n个状态代表的功率区间范围设定为：

(Plowern,Puppern]Plowern=(n-1)×PEN,Puppern=n×PEN,n=1,2,...,N---(1)]]>

其中，Pⁿ_upper和Pⁿ_lower分别代表第n个状态所代表的风电功率范围的上下限。

3.如权利要求1所述的一种基于极大似然估计的风电功率持续特性描述方法，其特征是：所述步骤5中，残差平方和指标的计算公式为：

RSS=Σ(f(xi)-Pxi)2---(22)]]>

式中，x_i为随机变量历史数据的取值，f(x_i)为x_i对应的拟合函数值，为变量原始分布中x_i对应的概率值。