[发明专利]一种风光联合出力时序场景的生成方法

说明书

本发明公开了一种风光联合出力时序场景的生成方法，包括：建立考虑相关性的风电、光伏联合概率分布模型；生成风电、光伏出力的随机数矩阵；利用改进的拉丁超立方抽样法进行抽样，得到随机数样本矩阵；根据样本值的反函数得到风电、光伏出力样本；采用乔莱斯基分解法得到时序出力场景；对时序场景进行削减以确定最佳的场景组合。本发明考虑风电、光伏出力的随机性和风光之间的相关性，实现了风光联合出力时序场景的生成和削减，能更准确地描述风电、光伏的实际出力特征。

技术领域

本发明涉及电力系统技术，具体涉及一种风光联合出力时序场景的生成方法。

背景技术

近年来，我国可再生能源装机容量逐年增加，有效缓解了能源危机和环境污染。以风电、光伏为代表可再生能源具有显著的不确定性，同时，风电和光伏之间的出力具有一定的相关性，这给电力系统的调度运行和规划带来了极大的挑战。场景分析法能反映不确定变量的概率特征，是处理电力系统中可再生能源不确定性问题的主要方法，在含可再生能源的电力系统分析中应用广泛，但目前文献主要研究的是单一风电或光伏发电出力场景的生成，较少考虑风电和光伏之间的相关性。并且，已有的场景生成方法仅考虑了电力系统某一静止时刻下风电和光伏的出力不确定性，而实际情况中，风电、光伏出力是随时间而改变的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种风光联合出力时序场景的生成方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种风光联合出力时序场景的生成方法，包括以下步骤：

步骤1：建立考虑相关性的风电、光伏联合概率分布模型；

步骤2：生成风电、光伏出力的随机数矩阵；

步骤3：利用改进的拉丁超立方抽样法进行抽样，得到随机数样本矩阵；

步骤4：根据样本值的反函数得到风电、光伏出力样本；

步骤5：采用乔莱斯基分解法得到时序出力场景；

步骤6：对时序场景进行削减以确定最佳的场景组合。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明基于Copula理论建立了考虑风电、光伏出力相关性的联合出力模型，并采用改进的拉丁超立方抽样法生成风电、光伏出力的时序场景，准确地描述了风电、光伏出力的相关性和不确定性；2)本发明采用乔莱斯基分解法得到风电、光伏出力的时序场景，并且保证了每个场景的独立性，得到的场景更接近实际出力序列。

附图说明

图1是本发明风光联合出力时序场景的生成方法的流程图。

图2是某典型日的时序场景图。

图3是削减后的场景组合。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。

如图1所示，风光联合出力时序场景的生成方法，具体包括以下步骤：

步骤1：建立考虑相关性的风电、光伏联合概率分布模型。

本发明提出的时序场景生成方法首先考虑了风电、光伏出力之间的相关性，结合非参数核密度估计法和Copula理论建立风电、光伏联合概率分布模型。

步骤1.1：通过核密度估计法对历史数据进行拟合，得到各时段风电、光伏各自的概率分布函数；

变量X(即风电或光伏出力)在x处的密度函数f(x)的核密度估计可以表示为：

式中，n为同分布的样本点；K(·)为核函数；h为窗宽。