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基于概率测度变换的风速时间序列建模方法 评分

基于概率测度变换的风速时间序列建模方法,来自CNKI
·绿色电力自动化·张宏宇,等基于概率测度变换的风速时间序列建模方法 =-(1+1n2x+lna) (4)4风电场间风速相关性考虑方法 式中:p为模型的阶数;为样本数据长度;l为对数 由于采用的模型不同,风电场间风速相关性考 似然比;2为残差的方差。 虑方法也不相同,文献[5]基于ARMA模型考查 基于东北间接风速样本序列得到ARMA(5,4)风电风速的相关性,通过设置适当的随机数种子使 为适用模型,具体参数为 风速序列间达到合适的相关性水平,但是寻找合适 y2=1.2307y+1-0.6793y-2+0.9487y-3 的随机种了较为困难。文献[16基丁ARMA模 0.2901y4-0.2221y5+a 型,利用时移技术模拟风速序列相关性,较为适合处 0.2131a1+0.2890a12-0.5541a13 理处于相同风况的风电场风速相关性。文献[12利 0.374924 (5) 用随机微分方程模拟风速,用布朗运行的相关性刻 式中:y,为间接模拟风速在t时刻序列上的值;a,为 画随机微分方程变量(即风速的相关性),由于不同 个均值为0、方差为a2的正态白噪声过程,即a∈ 风速序列边缘分布参数不同,描述各个序列的自相 N(0,a2),n=0.436162。 关指数参数也会不同,导致模拟得到风速相关性与 根据式(5)间接风速模型模拟间接风速,并进行样本序列相关性存在固有误差。文献[6]基于向量 概卒变换得到模拟风速时问序列,如图4所示 自回归(VAR)建模方法,描述了英国风电场间的空 间相关性,把系统中每一个内生变量作为系统中所 有内生变量滞后值的函数来构造模型,模型能够较 好地描述变量间的动态联系 a15 本文选择ⅤAR模型对多个风电场间接风速样 本建模,用以建立间接风速的动态联系。通过下文 算例考査经过概率测度变换后基于VAR模型考虑 400060008000 时间/h 风电场问风速相关性的适用性。 图4模拟风速时间序列 本节算例选择第1节所述风电场及距离该风电 Fig.4 Simulated wind speed time series 场150km的另一风电场实测风速数据,对2个风 电场原始样本风速序列进行参数估计及测度变换, 图5对比了实际样本风速时间序列与模拟风速 得到间接风速样本序列,根据间接风速样本序列建 时间序列自相关函数与偏相关函数。由图5可知 立VAR模型,同样采用AIC检验模型的适用性。 2个序列有较好的一致性,也说明了应用概率测度 变换的合理性 将式(4)中残差的方差修正为1/7(>E;B1),其 0 中E;为残差向量,则得到VAR适用模型为: 0147-0.16980.05157/ym,1 实际序列 a,! 模拟序列 bt 0.0275 0113-0.022 0 Mumm immun ya,1-3 yb, t-1 010203040506070 0.01070.0144—0.0155 yb, t-2 滞后量 1.0405-0.22610.06789 1.0 0.8 模拟序列 (6 0.6 式中:y和y分别为2个风电场间接模拟风速序列 0.4 0.2 实际序列 t时刻的值;∈a和εb分别为正态白噪声过程,标准差 o 4 -eprabedroto 分别为0.4359和0.4462 010203040506070 序列En和;满足的协方差矩阵为: 滞后量 0.1900910.009606 图5风速样本序列与模拟序列自相关、 0.0096060.190091 偏相关函数对比 根据式(6)ⅴAR模型模拟间接风速,并根据风 Fig. 5 Comparison of autocorrelation functions and partial correlation functions between wind speed 电场各自风速边缘分布分别进行测度变换得到风速 sample time series and simulated time series 模拟序列。分别对比各风电场风速原始样本序列和 模拟序列的自相函数及偏相关函数,对比结果见附 2012,36() 电力系玩自动化 录A图A6、图A7、图A8和图A9。结果表明,风速响反映风速日统计特性及季节特性的同时,可以有 模拟序列与原始序列的自相关函数与偏相关函数基效缩减所需的实测样本数据。 本一致性,进一步说明了测度变换的可行性。本文 附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc 基于 Pearson相关系数考查样本序列测度变换前后 com. cn/aeps/ ch/index. aspx) 及基于VAR模型得到的风速多年模拟序列变换前 后的2个风电场风速的相关性。结果如表1所示。 参考文献 表1变换前后序列的相关性 1]张谦,李琥,高松.风电对调峰的影响及其合理利用模式研究 Table 1 Correlation coefficients of time series before LJ.南方电网技术,2010,4(6):18-22 and after transformation ZhANG Qian, LI Hu, GAO Song. Research on the impact of 序列 Pearson相关系数 wind power on peak load regulation and its rational utilization 原始风速样本序列 0.2743 mode LJ. Southern Power System Technology, 2010, 4(6) 间接风速样本序列 0.1797 间接风速模拟序列 0.1749 2 BILLINTON R, BAI G. Generating capacity adequacy 风速模拟序列 0.2706 associated with w nd energy[J]. IEEE Trans on Energy Conversion,2004,19(3):641-646. 由表1结果可知,经过测度变换后,原始风速样3张宏宇,印永华,申洪,等.基于序贯蒙特卡罗的风电并网系统裕 本序列的相关系数变化较大,在间接风速样本序列 度评估[].电力系统自动化,2012,36(1):32-37 与模拟序刎相关性较为一致的情况下,由间接风速 ZHANG Hongyu, YIN Yonghua, SHEn Hong, et al. Peak- 模拟序列经测度变换得到的风速模拟序列与原始风 having marg n evaluation associated with wind power integrated system based on sequential Mote-Carlo method[J. Automation 速样本序列的相关性保持∫较好的一致性。这说 of Electric Power Systems, 2012, 36(1): 32-37 明,将概率测度变换与VAR模型相结合适用于多[4]张宁,周天睿段长刚.大规模风电场接入对电力系统调峰的影 风电场风速建模及模拟,适合描述风电场间风速的 响[J].电网技术,2010,34(1):152-158 相关性。图6给出了一段截取的2个风电场的模拟 ZHANG Ning, ZHOU Tianrui, DUAn Changgang. Impact of large-scale wind farm connecting with power grid on peak load 风速曲线。 regulation demand [J]. Power System Technology, 2010 34(1):152-158. 风场a 风场b 「5]范荣奇,陈金富,段献忠,等.风速相关性对概率潮流计算的影响 分析[J].电力系统自动化,2011,35(4):18-22 FAN Rongqi, CHEN Jinfu, DUAN Xianzhong, et al. Impact of wind speed correlation on probalistic load flowLJ. Automation of electric Power Systems, 2011, 35(4):18-22. 050100150200250300350400 [6 MIRANDA M S, DUNN R W. Spatially correlated wind spccd 时间/h modeling for generation adequacy studies in the UK LCJ 图62个风电场的截取风速模拟曲线 Proceedings of IEEE Power Engineering Society General ig. 6 Simulated wind speed fragment curves Meeting June 24-28. 2007. Tampa. FL, USA: Sp of two wind farms L7 BILLITON R, CHEN H, GHAJAR R. Time-series models for reliability evaluation of power systems including wind energ. 5结语 [JJ. Micrcelectronics Reliability, 1996,36(9):1253-1261 [8 PHILIPPOPOULOS K, DELIGIORGI D. Statistical simulation 本文结合东北某实际风电场的风速数据,基于 of wind speed in Athens Greece based on Weibull and ARMA 概率测度变换考查∫风电时间序列的建模方法。给 modelslJ. Intenational Journal of Energy and Environment 出了实际风电场ARMA详细的模型及参数,实现 2009,4(3);151-158 了对单一风电场风速的模拟;通过ⅤAR模型考查 L9 WANG F, LIU D Y, ZENG L H, et al. Study on the wind 了风电场间风速相关性实现方法,给出了距离 speed frequency distribution with AR-GARCH model [C// Proceedings of International Conference on Sustainable Power 150km实际2个风电场的模型及参数,验证了基于 Generation and Supply, April 6-7, 2009, Nanjing, China: 5p 概率测度变换是可行、有效的。基于本文模型进行[10] LOJOWSKA A, KUROWICKA D, PAPAEFTHMIOU G 风电场风速模拟主要有如下2个优点 Advantages of ARMA-GaRCH wind speed time series 1)通过概率变换可有效避免出现负风速问题。 modeling [C]// Proceedings of the IEEE 1lth International Conference on Probabilistic Methods to Power Systems, June 2)本文针对多年月內同一时刻的风速进行统 14-17,2010, Singapore:83-88 计、参数估计与建模,避免了逐小时进行风速统计建 [11] BIBBY B M, SKOVGAARD I M, SQRENSEN M. Diffusion- 模需要大样本的问题。采用本文的统计方式在不影 type models with given marginal distribution and ·绿色电力自动化·张宏宇,等基于概率测度变换的风速时间序列建模方法 autocorrelation function[J]. Bernoulli, 2005, 11(2): 191-220 2006,21(3):734-741 [12 ZHANG Ning. KANG Chongqing. DUAN Changgang, et al [16] XIE Kaigui, BILLINTON R. Considering wind speed Simulation methodology of multiple wind farms operation correlation of WECS in reliability evaluation using the time considering wind speed correlation[C// Proceedings of the 3rd shifting technique[J]. Electric Power System Research, 2009 IASTED Asian Conference on Power and Energy Systems 9(4):687-695. 2009, Beijing. China [13 KARKI R, HU P. Wind power simulation Inodel for reliability 张宏宇(1983—),男,通信作者,博士研究生,主要研究 evaluation LC』// Proceedings of Canadian Conference on方向:新能源并网规划与运行。E-mail: zhanghe@epi Electrical and Computer Engineering, May 1-4, 2005 SgCc. com. cn Saskatoon, Canada: 511-511 14]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华人学出版 印永华(1949—),男,博士生导师,教授,主要研究方向: 社,2C09. 它力系统规划与运行。 [15 WANGDEE W, BILLINTON R. Considering load-carrying 申洪(1971—),男,博士,高级工程师,主要研究方向: capability and wind speed correlation of WECS in generation 它力系统规划。 adequacy assessment[J]. IEEE Trans on Energy Conversion Wind Speed Time Series Modelling Approach based on Measure Transformation Zhang Hongyu l, Yin Yonghual, Shen Hong l, Zhang Ming2, Wang Haohuail (1. China Elcctric Powcr Rcscarch Institutc, Bcijing, 100192, China; 2. Northeast Dianli Univcrsity, Jilin, 132012, China) Abstract: Building wind speed time series is a prerequisite for sequential simulation of wind speed, and then for the simulation of wind farm power output. It's the basis of power system production simulation, reliability calculations and risk evaluation and is very important to wind power integration planning. In this paper, real wind speed datum of wind farms in northeast of China are analyzed. The same hourly wind speed of the month in the years obey a Weibull distribution. The actual wind speed series and the time- series of regression analysis model are connected by probability measure transformation. The model of a single wind farm wind speed is built by ARMa, and multi- wind speed model built by var. the detailed model parameters are shown in this paper. The actual wind farm wind speed data and simulated wind speed time series has a better consistence by the contrast in this paper. Based on the pro ba bility measure transformation to build simulated wind speed time series is feasible and effective This work is supported by The National Key Technology R& D Program of China(2011AA05 A103) Key words: Wind speed time series; Measure transformation; ARMA; VAR; Simulation; Correlation

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