[发明专利]一种基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法

权利要求书

1.一种基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法，其特征在于，包括步骤：

输入风电功率概率密度函数的距离测度阶数、形状参数；切入、额定、切出风速；风速参数；

最小化EMD获得风电功率概率的最优分位点，将连续的概率密度函数离散成若干个概率密度点；

求解各个最优分位点对应的概率。

2.根据权利要求1所述的基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法，其特征在于，通过EMD最小化获得风电功率概率的最优分位点，将连续的概率密度函数离散成若干个概率密度点，包括：

EMD是对两个概率密度函数的r阶距离测度的积分，记为E_s：

E_s(p₁,p₂；d)＝∫d[p₁(x),p₂(x)]^rdx

式中，p₁和p₂为两个概率密度函数，d(p₁,p₂)为距离测度；r为距离测度的阶数；

在电力系统规划和运行中，在尽可能减小误差的前提下，通常用离散的概率分布取代连续概率分布进行简化；对此，可以利用EMD将上述问题转换为最小化E_s的情况下求取M个最优分位点问题；假设最优分位点记为L_m(m＝1,2,…,M)；变量x的连续概率密度函数记为h(x)，可以通过下式求得L_m：

通常单一时刻风速的不确定性可用韦伯分布函数进行描述，其定义如下：

式中，v为风速；c为风速参数；k为概率分布的形状系数；

将风电功率记为p，基于韦伯分布，可以推导出风电功率在区间(0，P_wn)的概率密度函数，记为f(p)：

当p＝0和p＝P_wn时，有：

式中，v_n、v_i、v_o分别为额定、切入、切出风速；P_wn为风电机组的额定功率；h＝v_n/v_i-1；

令c₁＝v_i/c，c₂＝(hv_i)/(cP_wn)，b＝c₂p+c₁，可将的右端项转化为：

令代入上式得：

令代入上式得：

令同时不完全伽马函数定义为可将上式转化为：

同理，可将的左端项化简为：

整理可得：

综上，求解上式即可求得最优分位点L_m。

3.根据权利要求1所述的基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法，其特征在于，求解各个最优分位点对应的概率，包括：

对应最优分位点L_m的离散概率p_m为：

式中，L₀、L_M+1分别为变量x的下限和上限，通常分别取为-∞、+∞；求解上式即可求得最优分位点L_m对应的概率p_m。

4.根据权利要求1所述的基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法，其特征在于，通过EMD最小化获得风电功率概率的最优分位点，将连续的概率密度函数离散成若干个概率密度点。

5.根据权利要求1所述的基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法，其特征在于，在尽可能减小误差的前提下，通常用离散的概率分布取代连续概率分布进行简化。

6.根据权利要求1所述的基于EMD的风电功率概率的最优分位点确定方法，其特征在于，最小化EMD获得风电功率概率的最优分位点，将连续的概率密度函数离散成若干个概率密度点。