[发明专利]基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法

权利要求书

1.基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤一：利用风电场输出功率曲线与相对应的电网负荷曲线获取相对风电功率曲线；

步骤二：在使用相对风电功率变化量的绝对值定义的基础上，用变差函数平方根对风电爬坡事件进行定量刻画，获取变化后的风电功率实时变化速率时间序列曲线；

步骤三：得到风电功率实时变化速率时间序列后，对其进行自相关分析，观测其可预性；

步骤四：利用BP神经网络算法，基于风电功率实时变化速率时间序列建立风电爬坡事件的可预测模型；

步骤五：根据相对风电功率变化量的绝对值定义风电爬坡事件的阈值选取方法，得到变差刻画方式下的多级阈值，利用阈值对BP神经网络的预测结果进行有效的识别，实现风电爬坡事件的多级预警。

2.根据权利要求1所述的基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，其特征在于：步骤一中，相对风电功率曲线的时间序列P'(t)为：

P'(t)＝P(t)-Q(t) (1)

其中，风电场输出功率曲线的时间序列为P(t)，电网负荷曲线的时间序列为Q(t)。

3.根据权利要求1所述的基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，其特征在于：步骤二中发生风电爬坡事件满足：

|P'(t+Δt)-P'(t)|＞P_val (2)

其中，P'(t)和P'(t+Δt)分别为t和t+Δt的相对风电功率值，P_val为所设定的风电爬坡事件的阈值。

4.根据权利要求1所述的基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，其特征在于：步骤二中，变差函数表示为：

其中，P'(t)表示相对风电功率曲线的时间序列，P'(t_i)表示相对风电功率曲线时间序列中第i个点的值，P'(t_i+Δt)表示相对风电功率曲线时间序列中第i+Δt个点的值，Δt表示时间间隔，N(Δt)表示Δt时间内数据点总量；

风电功率实时变化速率γ(Δt)表示为：

5.根据权利要求1或3所述的基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，其特征在于：步骤五中，所述风电爬坡事件的阈值表示为

其中，P_额为电网总装机容量，n％为风电场占总装机的容量，电网总装机容量在300万千瓦以上时α＝0.2；电网总装机容量在300万千瓦以上时α＝0.5。

6.根据权利要求5所述的基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，其特征在于：步骤五中，设定阈值γ_ref1(Δt)、γ_ref2(Δt)、γ_ref3(Δt)和γ_ref4(Δt)分别表示在Δt时间段内1个数据点发生爬坡事件、1/3的数据点发生爬坡事件、2/3的数据点发生爬坡事件和全部数据点发生爬坡事件，则有

N(Δt)表示Δt时间内数据点总量，当风电功率实时变化速率γ(Δt)γ_ref1(Δt)时，在Δt时段内一定不发生风电爬坡事件，不需预警；当γ_ref1(Δt)γ(Δt)γ_ref2(Δt)时，在Δt时段内可能发生小规模风电爬坡事件，定义为四级预警；当γ_ref2(Δt)γ(Δt)γ_ref3(Δt)时，在Δt时段内可能发生中规模风电爬坡事件，定义为三级预警；当γ_ref3(Δt)γ(Δt)γ_ref4(Δt)时，在Δt时段内可能发生大规模风电爬坡事件，定义为二级预警；当γ_ref4(Δt)γ(Δt)时，在Δt时段内一定发生大规模风电爬坡事件，定义为一级预警。