[发明专利]新建大型风电场出力波动特性的建模方法及应用

权利要求书

1.新建大型风电场出力波动特性建模方法，其特征是：假定大型风电场的波动量是符合tlocation-scale分布的，tlocation-scale分布的概率密度函数为：

f(x)=Γ(v+12)σvπΓ(v2)[v+(x-μσ)2v]-v+12]]>

其中，μ为位置参数，σ为尺度参数，ν为形状参数；

对风电场出力进行满足tlocation-scale分布的大样本抽样，利用抽样数据划分风电场出力区间，并计算风电场出力处于各个区间的概率；根据大型风电场出力波动的tlocation-scale分布特性建立大型风电场出力波动的区间概率模型：

p＝{(0≤ΔP≤ΔP₁,p₁),(ΔP₁≤ΔP≤ΔP₂,p₂),...,(ΔP_n-1≤ΔP≤ΔP_n,p_n)}

式中ΔP_i-1≤ΔP≤ΔP_i表示风电场有功出力波动区间；p_i表示风电场有功出力处在波动区间ΔP_i-1≤ΔP≤ΔP_i的概率，i＝1,2,…,n，n为风电场有功出力波动区间数。

2.根据权利要求1所述的新建大型风电场出力波动特性建模方法，其特征是：所述大型风电场出力波动的tlocation-scale分布特性建立大型风电场出力波动的区间概率模型的步骤是：

(1)产生满足tlocation-scale分布的N×M维归一化的数据样本，N为样本总数，M为随机变量维数；

(2)确定区间数目n，采用K-均值聚类方法将N×M阶数据样本分为n类，将各类中心作为区间的分位点，所述的各类中心为该类中所有样本的均值；

(3)根据风电场装机容量P_GN，将变换成ΔP_i。即i＝1,2,…,n；

(4)统计落在各区间中的样本占样本总数的比例，将其作为各区间的概率值p_i，i＝1,2,…,n。

3.上述权利要求1至2中任一权利要求所述新建大型风电场出力波动特性建模方法的应用，其特征是：所述建模方法适用于大型风电场群。