[发明专利]考虑时空相关性的两风电场出力场景生成方法及其系统

权利要求书

1.一种考虑时空相关性的两风电场出力场景生成方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1，获取历史数据，包括两风电场全年有功出力时间序列，采用变结构copula模型对两风电场出力空间相关性建模，得到两风电场空间相关性有功出力序列；

步骤2，基于中心风电场全年有功出力时间序列，采用剥离季节成分的改进随机微分方程对中心风电场有功出力时间相关性建模，得到中心风电场时间相关性有功出力序列及中心风电场有功出力波动序列；

步骤3，基于所述中心风电场有功出力波动序列，对两风电场空间相关性有功出力序列进行序列重构，计算重构序列子序列与实际出力各个子序列之间均方根误差，最小值对应的日期则为该重构序列子序列的真实顺序，对重构序列子序列重新排序，得到具有时间连续性的两风电场在时间、空间2个维度上的相关性有功出力序列。

2.根据权利要求1所述的一种考虑时空相关性的两风电场出力场景生成方法，其特征在于：步骤1的具体操作步骤如下：

步骤1.1，获取间隔30分钟采样的两地理位置中心距离≤80km的风电场全年有功出力时间序列，分别计算两风电场有功出力序列的组合相关性系数ρ_c1，ρ_c2：

ρ_c1＝ω₁ρ_p+ω₂ρ_s

其中，ρ_c2与ρ_c1计算公式相同，ρ_p为Pearson相关系数，ρ_s为Spearman相关系数，ω₁、ω₂分别为ρ_p、ρ_s的权重系数；

步骤1.2，基于两风电场有功出力序列的组合相关性系数，进行变结构点诊断，得到两风电场有功出力序列的相关性变结构点位置；

步骤1.3，基于所述相关性变结构点位置，将所述两风电场有功出力序列进行分段，对各段建立copula相关性模型，得到两风电场有功出力的变结构copula模型；

步骤1.4，基于所述变结构copula模型，通过蒙特卡洛抽样得到两风电场概率分布值组成的数据集；

步骤1.5，基于所述两风电场概率分布值组成的数据集，通过对两风电场有功出力序列的边缘概率分布函数求逆，得到两风电场空间相关性有功出力序列[S_W1,S_W2],取S_W1为中心风电场空间相关性有功出力序列。

3.根据权利要求2所述的一种考虑时空相关性的两风电场出力场景生成方法，其特征在于：步骤2的具体操作步骤为：

步骤2.1，基于过去三年的中心风电场有功出力时间序列，建立时间序列模型，并计算季节指数，将中心风电场全年有功出力时间序列除以相应的季节指数，剥离季节成分；其中时间序列模型表达式为：

Y＝T*S*C*I

其中，T为长期趋势，S为季节指数，C为循环变动，I为不规则变动；

步骤2.2，构建包含长期波动变化趋势的随机微分方程，公式如下：

dx＝[Tr+θ_x(μ_x-x)]dt+σ_x·xdW_x

dTr＝θ_Tr·Trdt+σ_Tr·TrdW_Tr

其中，x、dx分别为剥离季节成分的中心风电场有功出力序列及其波动值，θ_x为序列对干扰反应的衰减率，μ_x为序列均值，σ_x为序列方差，W_x为标准Wiener过程；Tr、dTr为剥离季节成分的中心风电场出力长期波动变化序列及其波动值，θ_Tr为随机趋势序列对干扰反应的衰减率，σ_Tr为随机趋势序列方差，W_Tr为标准Wiener过程，dt为微分时间间隔；

步骤2.3，基于所述包含长期波动变化趋势的随机微分方程，利用极大似然估计法对模型中的参数进行估计，乘以相应的季节指数得到中心风电场时间相关性有功出力序列x_sim及中心风电场有功出力波动序列Δx。