[发明专利]基于copula函数获取风电场出力相关特性的方法

说明书

技术领域

本发明属于风力发电配电技术领域，更具体地，涉及一种基于copula函数获取风电场出力相关特性的方法。

背景技术

随着我国风能的规模化开发利用，风电持续迅猛发展，装机容量快速增长。据统计，我国新增风电装机占全球新增装机的比例从2006年的不足10%上升到2010年的49%。截至2012年6月，全国并网风电容量已经有5258万千瓦。风资源的不确定性和风电机组本身的运行特性使风电场的输出功率具有间歇性和波动性，大规模风电的接入势必给电力系统的安全稳定运行带来困难，风电并网的技术难题、运行困难、瓶颈逐步显现，风电并网困难成为一个关注焦点。合理刻画多风电场出力之间相关特性及其的随机变化规律，对提高风电场出力的预测精度，进而提高电网运行水平，从而降低非可再生能源的消耗，保障电力系统安全稳定，提高电力系统经济性，减少温室气体排放具有重大意义。目前，对风电场出力的相关性仅采用线性相关系数进行描述。然而在许多情况下，风电场出力的相关性呈现非线性关系，仅用线性相关系数难以准确描述风电场出力之间的相关关系。且尚无发现风电场的出力符合某一个特定的分布，多个风电场出力的联合概率分布函数更是难以构造，因此，如何准确地描述多个风电场出力之间的相关关系是一个难点问题。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于copula函数获取风电场出力相关特性的方法，旨在解决多个风电场联合概率分布未知的情况下，从Spearman秩相关系数、Kendall秩相关系数、上尾部相关系数和下尾部相关系数等多角度更准确地描述风电场出力相关性的问题。

本发明提供了一种基于copula函数获取风电场出力相关特性的方法，包括下述步骤：

S1：根据风电场出力的历史数据样本计算M个风电场出力的概率密度函数和累积分布函数；

S2：将M个风电场出力的历史数据样本代入所述累积分布函数获得相应的累积分布函数值；

S3：将所述累积分布函数值分别代入多个copula函数中并通过极大似然方法获得copula函数的参数；再根据所述参数分别确定每一个copula函数；

S4：根据累积分布函数和累积分布函数值获得经验copula函数值；

S5：根据步骤S3中的每一个copula函数计算累积分布函数值对应的copula函数值；

S6：根据所述copula函数值和所述经验copula函数值获得两者之间的欧氏空间距离；

S7：将所述欧氏空间距离最小所对应的copula函数作为描述风电场出力相关性的copula函数；

S8：根据步骤S7中选择的copula函数计算风电场出力之间的Spearman秩相关系数、Kendall秩相关系数、上尾部相关系数和下尾部相关系数后获得所述风电场之间的相关特性。

更进一步地，在步骤S3之前还包括copula函数选择步骤：

S30：根据累积分布函数值选择copula函数。

更进一步地，所述步骤S30具体为：

S301：根据任意两个风电场累积分布函数值获得频数直方图；

S302：根据频数直方图的形状和相关系数选择copula函数。

更进一步地，步骤S302具体为：

当频数直方图具有对称的尾部且尾部相关系数为0时，选择二元正态Copula函数和Frank copula函数；

当频数直方图具有对称的尾部且尾部相关系数不为0时，选择t-Copula函数；

当频数直方图的上尾高且下尾低时，选择Gumbel Copula函数；

当频数直方图的下尾高且上尾低时，选择Clayton Copula函数。

更进一步地，在步骤S8中，当为二元正态copula函数时，所述Kendall秩相关系数为所述Spearman秩相关系数为所述下尾部相关系数为λ^low=0；所述上尾部相关系数为λ^up=0，ρ为相关参数。

更进一步地，在步骤S8中，当为t-copula函数时，所述Kendall秩相关系数为所述Spearman秩相关系数为所述下尾部相关系数为所述上尾部相关系数为ρ为相关参数，k为自由度参数，t_k+1为自由度为k+1的t分布。