[发明专利]一种基于Copula函数的时空相关风光序列模拟方法

说明书

本发明公开了一种基于Copula函数的时空相关风光序列模拟方法，该方法由多维风光空间和时间相关性数据的模拟生成两部分组成；首先，基于核密度估计法得出多维历史风光序列的边缘概率分布函数；其次，基于风光空间相关性由风速和光辐照度的条件分布函数模拟产生空间相关性数据；最后，基于风光时间相关性由一阶马尔科夫过程的特性以及风速和光辐照度的条件分布函数模拟产生时间相关性数据，得到多维时空相关风光序列模拟数据；本发明方法可以准确地刻画多维风光序列之间的空间特性以及每个风光序列自身的时间特性，模拟产生更符合实际的时空相关风光序列，为风电场和光伏电站的规划和运行提供指导，具有较强的通用性和工程实用性。

技术领域

本发明属于风能发电和光伏发电技术领域，尤其是一种考虑时空相关性的风光序列的模拟方法。

背景技术

发展低碳经济，实现经济和社会的可持续发展，已经成为人类社会的普遍共识，可再生新能源开发浪潮席卷全球。近年来，我国风电和光伏装机大幅增加，随着风能和太阳能的大规模利用，同一地区将会有多个风电场和光伏电站同时接入系统。由于新能源基地的大规模集中建设，风电场和光伏电站之间的距离较近，风速和光辐照度序列之间的时空相关性较强，这将会对场站的规划和运行产生一定的影响，而且随着风电场和光伏电站装机容量的不断增大和厂址密集程度的不断增加，这种影响会更加明显。因此，十分有必要研究如何准确地刻画多个风电场和光伏电站之间的时空相关性模型。

目前，基于风光相关性对电力系统规划和运行的影响的研究较多，研究内容包括电力系统可靠性评估、概率最优潮流以及电力市场等，都对电力系统的规划和运行具有指导意义。尽管取得了一系列成果，但大多数研究者仅针对风光序列单一的时间相关性或者空间相关性进行模拟生成技术的研究，而没有同时考虑风光序列的时空相关性。另外，很多研究者仅针对风光之间的时空相关性进行分析说明并得出相应的结论而未涉及序列的模拟生成技术。

因此，有必要提出一种基于Copula的考虑时空相关性的风光序列的模拟方法，对于大规模集中建设的风电场和光伏电站的规划选址和装机容量的选取等方面具有重要意义。

发明目的

针对现有时空相关风光序列模拟技术研究的不足，本发明的目的在于提出一种基于Copula函数的时空相关风光序列模拟方法，该方法考虑了多维风速和光辐照度序列之间的时空相关性，可以准确地刻画多个风电场和光伏电站风光序列之间的空间特性以及每个风电场和光伏电站风光序列自身的时间特性，模拟产生更符合实际的时空相关风光序列，为风电场和光伏电站的规划和运行提供指导，具有较强的通用性和工程实用性。

为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种基于Copula函数的时空相关风光序列模拟方法，包括以下步骤：

1)通过风电场和光伏电站获取测量得到的N个风电场的历史风速数据和M个光伏电站的历史光辐照度数据，并根据实际需要确定需模拟的时间长度T；

2)采用核密度估计法来估计风电场的历史风速序列和光伏电站的历史光辐照度序列的边缘密度函数，从风电场和光伏电站历史风光序列中采样得随机样本{x₁,x₂,…,x_n}，在任意点x处的核密度估计函数为：

其中，k(·)为核函数，h为窗宽，n为样本容量，x_i为样本风速或光辐照度；

核密度估计法中最核心的两个问题是核函数的选取和窗宽的选取，根据实证，窗宽取为：

其中为样本标准差，n为样本容量；

当窗宽确定后，核函数的选取对核密度估计影响不大，选取高斯核函数，即

由核密度估计函数积分得多维历史风速序列和历史光辐照度序列的边缘分布函数；