[发明专利]一种基于动态灰关联分析法的风电场动态等值建模方法

摘要

本发明涉及一种基于动态灰关联分析法的风电场动态等值建模方法，在实测运行数据预处理时，采用自相关分析对实测运行数据的任意时刻数据值与历史数据的关联性进行考察，发掘出数据中的隐含规律，选出合理的时间跨度，进而在跨度内根据不同风速等级确定K个时刻的小数据样本作为仿真模型输入，减少了因数据样本的过少或繁杂冗余对仿真模型精度和分析计算时长的影响。另一方面，本发明采用动态灰关联分析法建立关联度矩阵作为聚类指标，将各风电机组运行状况间复杂的关联性和灰色性考虑进机群聚类过程中，使得机群聚类结果更合理，大大提高了风电场动态等值模型的精确性。

主权项

1.一种基于动态灰关联分析法的风电场动态等值建模方法，其特征在于，步骤如下：步骤1)根据风速等级，确定风电场实际运行数据样本中的小数据样本；步骤2)建立风电机群运行状态基于动态灰关联分析法的关联度矩阵，并作为聚类指标；步骤3)使用K‑means聚类算法进行机群聚类，得到机群聚类结果；步骤4)采用机群中的一台风电机组对机群进行等值，建立风电场的动态等值模型；步骤1)中，使用自相关分析对风电场实测运行数据进行预处理，具体为：1.1)设风电场内有风电机组共n台，选取风电场在时间段T内并网运行的实测运行数据作为数据样本，采样点数为i，采样频率为f；1.2)将时间段T内的风速实测运行数据作为时间序列，计算该时间序列与其随时间Δt平移后得到的序列的自相关系数ρΔt：其中，yt为t时刻的风速序列，yt+Δt为t时刻风速序列随时间Δt平移后得到的序列；1.3)以选定的Δt为时间跨度，截取时间段T内风速在预设风速范围内变化最大的实测运行数据样本，按照预设的风速等级，在截取的以Δt为时间跨度的数据样本内选取K个时刻的小数据样本。