含风电功率时域特性的风电功率序列建模方法

摘要：

为了能够生成与已有风电功率序列数据特性一致的风特性的改进马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,PV-MC)法,即持续与波动蒙特卡罗(persistence and variation-Monte Carlo,PV-MC)法.该方法基于风电功率状态,首先生成满足状态跳变率矩阵的状态序列;而后,利用风电功率状态的持续特性,确定状态序列中状态的持续时间,得到满足持续特性的状态序列;最后,基于波动特性,将状态序列转换为风电功率序列.利用PV-MC方法与传统的MCMC法分别对全球6个不同地区共26座风电场生成风电功率序列,并与原始风电功率序列进行特性对比分析,结果表明:无论在基本统计特性(均值、标准差、概率密度函数和自相关系数)还是在时域特性(持续性和波动性)上,PV-MC法生成的风电功率序列都优于传统的MCMC法所生成的序列.

关键词：风电功率序列、马尔科夫链、蒙特卡罗法、持续特性、波动特性

所属期刊栏目：34

分类号：TM712;TM734(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家863高技术基金项目2011AA05A112;国家自然科学基金重点项目50937002;中国博士后特别资助项目2013T60717.The National High Technology Research and Development of China 863 Program2011AA05A112;Key Program of National Natural Science Foundation of China50937002;Project funded by China Postdoctoral Science Foundation2013T60717

在线出版日期：2014-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3715-3723