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专利号: 2021111455195
申请人: 三峡大学
专利类型:发明专利
专利状态:授权未缴费
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-10-29
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于:对于风速日周期变化特征,首先根据最大似然估计法,确定九种候选概率分布的参数,并借助AIC指标,构建最优拟合的每小时风速边缘概率分布模型;接着选取Gaussian copula函数,构建24小时风速联合概率分布模型,并根据cholesky分解法、标准正态分布随机数从中抽样生成计及日特性的模拟Ⅰ风速。

2.一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于:对于风速季特性变化的特征,引入修正方程和季度修正系数,构建关于季度修正系数的偏差函数,推导得到最优季度修正系数;将最优季度修正系数代入修正方程,修正抽样产生的模拟Ⅰ风速,实现最优修正,得到呈现季特性的模拟Ⅱ风速。

3.一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤一:从风场收集每小时风速数据,根据最大似然估计法,确定多种候选概率分布的参数,计算多种候选概率分布的AIC指标,选取AIC指标最小的候选概率分布,为最优拟合的每小时风速边缘概率分布模型;

步骤二:构建基于Gaussian copula函数的24小时风速联合概率分布模型;

步骤三:根据cholesky分解法、标准正态分布随机数,从24小时风速联合概率分布中抽样,生成计及日特性的模拟Ⅰ风速;

步骤四:引入季度修正系数,通过修正方程修正模拟‑Ⅰ风速样本,构建关于季度修正系数的偏差函数,推导最优季度修正系数 最小化修正前仿真风速样本的各季均值和标准差与实测风速样本各季均值和标准差间的偏差,得到模拟Ⅱ风速样本;

步骤五:利用模拟Ⅰ风速样本和模拟Ⅱ风速,建立考虑日特性和季特性的风电联合发电系统季节充裕度评估程序,分析季节性模式,风电机组数量和系统峰值负荷对系统季节性充足性的影响。

4.根据权利要求3所述一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于:所述步骤一包括以下步骤:S1.1:访问开放气象数据库,收集风电场24小时风速数据集,S1.2:利用风速数据,进行最大似然估计估计,算出九种候选概率分布的参数值,九种候选概率分布包括:Weibull、Rayleigh、Lognormal、Gamma、Inverse Gaussian、Birnbaum‑Saunders、Nakagami、Logistic、GeneralizedExtremeValue;

S1.3:计算九种候选概率分布的AIC指标,以Weibull候选概率分布、风速V1为例,AIC指标计算计算式为:

S1.4:选取AIC指标最小的候选概率分布,为最优拟合的每小时风速边缘概率分布模型。

5.根据权利要求3所述一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于:所述步骤二中,基于Gaussian copula函数的24小时风速联合概率分布模型其公式如下:

上述函数中:f(·)为24小时风速联合概率密度函数,v(i,j)表示第i天第j小时的风速,Fj(·)和fj(·)分别为使用AIC准则从9组候选参数概率分布中优选确定的第j小时边际风速的累积概率密度函数和概率密度函数;

为Gaussian copula概率密度函数,其表达式为:‑1

上式中,符号向量xi表示为 I为单位矩阵,Φ (·)为标准正态累积概率密度函数的逆函数,符号|·|表示对矩阵求取行列式,R为Gaussian copula函数的相关系数矩阵,同时也是也是Gaussian copula函数唯一待确定的参数,可由 估‑1

计得到; R 、N分别为xi的转置矩阵,R的逆矩阵和采集风速样本的天数。

6.根据权利要求3所述一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于:所述步骤四中,修正方程为:式中:ω(s,t)和ξ(s,t)为第t时段s季节的季节修正系数, 为修正前的模拟Ⅰ风速,为修正后的模拟Ⅱ风速;

根据样本均值和标准差公式,模拟Ⅰ风速和模拟Ⅱ风速的均值和标准差满足以下两个关系式:

式中: 和 分别为修正前模拟Ⅰ风速在第t时段s季节的均值和标准差;

和 分别为模拟Ⅱ风速在第t时段s季节的均值和标准差;

季度修正系数的偏差函数为:

μ(s,t)、σ(s,t)分别为实际风速t时段s季节的平均值和标准差当偏差函数取最小值时,推导得最优修正系数表达式:通过将最优季度修正系数应用到修正方程中,实现最优修正,该最优修正使修正后的模拟Ⅱ风速的均值和标准差与实测风速均值和标准差间偏差最小,从而得到具有日特性和季特性的最优模拟Ⅱ风速样本。

7.根据权利要求3所述一种计及日特性和季特性的含风能发电系统充裕度评估方法,其特征在于:所述步骤五包括以下步骤:S5.1:首先对所有发电机组的失效时间和修复时间进行采样,以确定风力发电系统的状态,失效时间公式为:TTF=‑ln(U)/λ;式中:U在间隔内的均匀分布式随机数[0,1],λ是生成单元的故障率;修复时间公式为:TTR=‑ln(U)/γ,式中:γ是生成单元的故障率;

S5.2:计算常规机组的可用容量, 式中:Yup是保持在运行状态的传统单元的数量,Gy是留在运行状态的常规单元的额定功率;

S5.3:用模拟Ⅱ风速计算输出功率公式为 式中:Zup是运行状态的风电机组数量, 是在第j时段k季节的模拟Ⅱ风速的风电机组输出功率;

风电机组的功率输出公式为:

式中:vci、vr和vout分别为切入风速、额定风速和切出风速,Pr是风电机组的额定功率;系数A、B和C是用vci和vr来确定的,如下式所示:S5.4:利用PWF和PG季节性系统负荷需求,计算第q个样本季节的LLDq缺电持续时间,ENSq电量不足,LLOq缺电次数;之后,得出季节性缺电时间期望值SLOLE、季节性电量不足期望值SLOEE和季节性缺电频率SLOLF;

三个指标的计算公式分别为:

式中:LLDq为第q个样本季节的缺电持续时间,ENSq为第q个样本季节电量不足,LLOq为第q个样本季节缺电次数;Q为总的季节数量;

S5.5:重复步骤上述步骤S5.1~S5.4,直至SLOEE指标的变异系数小于0.05或样本季节Q大于1,000,000;

S5.6:输出SLOLE、SLOEE和SLOLF三个季节性充足率指数,根据这三个指标,分析季节性模式、风电机组数量和系统峰值负荷对系统季节性充足性的影响。