計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法，根據(jù)Copula理論建立兩風(fēng)電場風(fēng)速與風(fēng)速、風(fēng)向與風(fēng)向之間的相關(guān)性模型，采用經(jīng)驗(yàn)分布和Weibull分布模型，以及聚類、變換等方法建立風(fēng)速與風(fēng)向的條件相依模型，最終建立具有相關(guān)性和條件相依性的兩風(fēng)電場風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)生成模型。其顯著效果是：運(yùn)用本發(fā)明模擬生成的多風(fēng)電場風(fēng)速與風(fēng)向數(shù)據(jù)，不僅與原始數(shù)據(jù)能夠保持相同的多重相關(guān)性和條件相依性，還能較好地與原始數(shù)據(jù)保持相同的統(tǒng)計(jì)特性和分布特性，也能夠?yàn)轱L(fēng)電場資源評(píng)估和含風(fēng)能的電力系統(tǒng)可靠性分析研究提供有效參考。
【專利說明】計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)生成方法，具體地說，是一種計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法，屬于風(fēng)力發(fā)電【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002]風(fēng)能、太陽能等能源作為清潔可再生能源在世界上得到大規(guī)模開發(fā)和利用。特別是風(fēng)能資源的開發(fā)，截至2012年底，世界風(fēng)能裝機(jī)容量達(dá)到282.5GW，其中中國達(dá)到75.32GW ;預(yù)計(jì)2015年世界風(fēng)能裝機(jī)容量將達(dá)到418.7GW，其中中國將達(dá)到100GW。隨著風(fēng)電場規(guī)模的擴(kuò)大，同一區(qū)域內(nèi)可能建立多個(gè)風(fēng)電場，而這些風(fēng)電場內(nèi)的風(fēng)均屬于同源風(fēng)能，即兩個(gè)風(fēng)電場內(nèi)的風(fēng)速具有相關(guān)性，同樣風(fēng)向也具有一定相關(guān)性，而且單個(gè)風(fēng)電場內(nèi)的風(fēng)速和風(fēng)向具有條件相依特性。因此，在含多風(fēng)電場的電力系統(tǒng)可靠性分析中，模擬多個(gè)風(fēng)電場的風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)時(shí)，需要計(jì)及風(fēng)速與風(fēng)向之間的相關(guān)性和條件相依性。
[0003]近年來，世界上很多學(xué)者對(duì)風(fēng)速模型、尾流效應(yīng)模型以及風(fēng)速相關(guān)性模型進(jìn)行了大量研究，計(jì)及該模型分析了含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)可靠性。針對(duì)風(fēng)速模型，目前主要研究成果有:1)以自回歸滑動(dòng)平均模型為代表的時(shí)序風(fēng)速模型，該模型能夠反映風(fēng)速本身的自相關(guān)性，主要用于序貫可靠性評(píng)估方法中；2)以Weibull模型為代表的非時(shí)序風(fēng)速模型，該模型能夠反映風(fēng)速的分布特性，主要用于非序貫可靠性評(píng)估方法中。風(fēng)向因素主要在尾流效應(yīng)模型中考慮，常用的尾流效應(yīng)模型主要有:用于分析平坦地形上尾流效應(yīng)的Jensen模型和用于分析復(fù)雜地形上尾流效應(yīng)的Lissaman模型?，F(xiàn)有計(jì)及尾流效應(yīng)的含單個(gè)風(fēng)電場的可靠性評(píng)估中考慮了風(fēng)向?qū)︼L(fēng)電場輸出功率的影響，但在風(fēng)速與風(fēng)向樣本模擬時(shí)沒有考慮它們之間的條件相依特性。另外，現(xiàn)有計(jì)及風(fēng)速相關(guān)性的電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估研究中均沒有考慮風(fēng)電機(jī)組間尾流效應(yīng)，更無法計(jì)及風(fēng)向影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法，該方法生成的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)既能保持與原有數(shù)據(jù)相同的相關(guān)性和條件相依性，又能保持與原有數(shù)據(jù)相同的統(tǒng)計(jì)特性和分布特性。
[0005]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明表述一種計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法，其關(guān)鍵在于按照以下步驟進(jìn)行:
[0006]步驟1:輸入風(fēng)電場A的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)wA與風(fēng)向數(shù)據(jù)ΘΑ，輸入風(fēng)電場B的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)Wb與風(fēng)向數(shù)據(jù)ΘΒ;
[0007]步驟2:選用正態(tài)Copula函數(shù)建立兩風(fēng)電場的二元風(fēng)速Copula函數(shù)模型C(wA, wB),選用Frank Copula函數(shù)建立兩風(fēng)電場的二元風(fēng)向Copula函數(shù)模型C( θ Α, θ Β)；
[0008]步驟3:基于風(fēng)向Copula函數(shù)模型C(0A，θ B)生成與兩風(fēng)電場風(fēng)向具有相同相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)(Ue，ve);基于風(fēng)速Copula函數(shù)模型C(wA，wB)生成與兩風(fēng)電場風(fēng)速具有相同相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)(Uw，Vw)；
[0009]步驟4:基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，將輸入的風(fēng)向數(shù)據(jù)生成統(tǒng)一模型:

【權(quán)利要求】
1.一種計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法，其特征在于按照以下步驟進(jìn)行: 步驟1:輸入風(fēng)電場A的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)Wa與風(fēng)向數(shù)據(jù)θ A，以及風(fēng)電場B的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)wB與風(fēng)向數(shù)據(jù)ΘΒ; 步驟2:選用正態(tài)Copula函數(shù)建立兩風(fēng)電場的二元風(fēng)速Copula函數(shù)模型C(wA, wB),選用Frank Copula函數(shù)建立兩風(fēng)電場的二元風(fēng)向Copula函數(shù)模型C( θ Α, θ Β)； 步驟3:基于風(fēng)向Copula函數(shù)模型C(0A，ΘΒ)生成與兩風(fēng)電場風(fēng)向具有相同相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)(Ue，Ve);基于風(fēng)速Copula函數(shù)模型C(wA，wB)生成與兩風(fēng)電場風(fēng)速具有相同相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)(Uw，Vw)； 步驟4:基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，將輸入的風(fēng)向數(shù)據(jù)生成統(tǒng)一模型: θ\θιFm ^ R' ^
"U Λ, ,<^</^^=2,3,- m 其中，G1, G2，…，em為將風(fēng)向從小到大排序后的值，R1為隨機(jī)變量且服從[0，I]的均勻分布，F(xiàn)nk為離散累積經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)值，m為風(fēng)向狀態(tài)數(shù)； 步驟5:將具有相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)Ue和Ve分別替換R1，得到與(Ue，V0)具有相同相關(guān)性的隨機(jī)風(fēng)向數(shù)據(jù)(ΘΑ’，ΘΒ’)； 步驟6:采用Weibull模型描述風(fēng)速的分布特性，從而得出風(fēng)向?yàn)棣〞r(shí)風(fēng)速與風(fēng)向的

〔 \b{0)條件相依關(guān)系vr|0= 1-exp - ^ ，然后對(duì)該式進(jìn)行逆變換，得到風(fēng)速數(shù)據(jù)條

V“(")J件生成統(tǒng)一模型:w(0) =a(0)[-ln(l-R2)]1/b(0)，其中，￥(θ)是風(fēng)向?yàn)棣〞r(shí)的風(fēng)速值，a(0)是風(fēng)向?yàn)棣〞r(shí)風(fēng)速Weibull模型的尺度參數(shù)，b(0)是風(fēng)向?yàn)棣〞r(shí)風(fēng)速Weibull模型的形狀參數(shù)，R2為隨機(jī)變量且服從[0，I]的均勻分布； 步驟7:將具有相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)U1^PVw分別替換R2，得到與(UW，VW)具有相同相關(guān)性的隨機(jī)風(fēng)速數(shù)據(jù)(wA’，wB’)； 步驟8:輸出風(fēng)電場A的具有多重相關(guān)性的風(fēng)向和風(fēng)速數(shù)據(jù)(Θ A’，wA’)，輸出風(fēng)電場B的具有多重相關(guān)性的風(fēng)向和風(fēng)速數(shù)據(jù)(Θ B’，wB’)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)及多重相關(guān)性的風(fēng)速矢量數(shù)據(jù)模擬生成方法，其特征在于:所述步驟3中風(fēng)向隨機(jī)數(shù)(Ue，Ve)與風(fēng)速隨機(jī)數(shù)(UW，VW)的生成步驟一致，因此采用二元隨機(jī)變量(U，V)進(jìn)行統(tǒng)一描述，具體產(chǎn)生步驟如下: 步驟3-1:根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)，隨機(jī)產(chǎn)生服從[0，I]均勻分布的獨(dú)立隨機(jī)數(shù)U和S ; 步驟3-2:基于Copula函數(shù)C (U，V)，對(duì)變量U求偏導(dǎo)，計(jì)算出條件分布函數(shù)Cu(V): c, (V)^PiVluU Vim C(u + Auy)-C(u^)^ecjU2V1
v 7 v 1 > At/^oAudu ； 步驟3-3 =SCu(V)的逆函數(shù)為G1 (F)，則儼= Cf1 (S)，即得出具有相關(guān)性的一對(duì)二維隨機(jī)變量(U，V)。
【文檔編號(hào)】G06F17/50GK104166777SQ201410437918
【公開日】2014年11月26日 申請(qǐng)日期:2014年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月29日
【發(fā)明者】謝開貴, 胡博, 楊賀鈞, 余娟, 任洲洋, 馬英浩, 尹蕾 申請(qǐng)人:重慶大學(xué)