CN111062617A - 一种海上风电出力特性分析方法及系统 - Google Patents

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CN111062617A CN201911307066.4A CN201911307066A CN111062617A CN 111062617 A CN111062617 A CN 111062617A CN 201911307066 A CN201911307066 A CN 201911307066A CN 111062617 A CN111062617 A CN 111062617A
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卢赓
黄欣
潘英
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Grid Planning Research Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种海上风电出力特性分析方法，包括：对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各风区的测风数据；测风数据为按时间序列排列的风速测量值；获取海上风机的风机功率数据；风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值；设置尾流损失系数为修正系数，对测风数据和风机功率数据进行变换计算，得到风机功率‑时间的关系数据，并对各个风区的风机功率‑时间的关系数据进行叠加统计得到海上风电出力序列；对海上风电出力序列进行概率特性分析、季节特性分析、日特性分析、容量效益分析和反调峰特性分析，得到分析结果；本发明充分考虑时序特性、波动性和间歇性，得到进行电力电量平衡以及调峰平衡所需的分析数据，提高风电特性分析准确性。

Description

一种海上风电出力特性分析方法及系统
技术领域
本发明涉及风电出力分析领域，尤其涉及一种海上风电出力特性分析方法及系统。
背景技术
中国是当前国际社会中能源消费和需求大国。我国的能源战略方针是“节约、清洁、安全”，要求重点实施“节约优先、立足国内、绿色低碳、创新驱动”四大战略，加快构建低碳、高效、可持续的现代能源体系。近年来，风电发展受到积极推动，海上风电建设尤为明显加速。海上风电作为新能源发展的前沿领域，具有资源丰富、发电利用小时数相对较高、技术相对高端的特点，也是沿海有条件的省份最具规模化发展潜力的可再生能源领域。然而未来千万千瓦级海上风电的并网消纳，将给电网系统运行、规划发展带来显著问题和新的挑战。为了合理开发海上风电与进行电网配套建设，提升对海上风电出力特性分析的准确性有着重要意义。
现有技术中对海上风电出力特性分析的方案是由专家预测法通过经验选取风速代表值从而推断风机出力特性，未充分考虑风电出力的时序特性、波动性和间歇性，使得推断得到的风机出力特性具有局限性，不能够得到准确的风电出力分析结果。
发明内容
本发明提供了一种海上风电出力特性分析方法及系统，通过尾流损失系数作为修正系数，对测风数据和风机功率数据进行计算得到海上风电出力序列，对海上风电出力序列进行概率特性分析、季节特性分析、日特性分析、容量效益分析和反调峰特性分析，得到进行电力电量平衡以及调峰平衡所需的基础分析数据；以解决现有技术中对海上风电出力特性分析方案未充分考虑风电出力的时序特性、波动性和间歇性的技术问题，从而充分考虑了风电出力的时序特性、波动性和间歇性，提高了海上风电特性分析的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种海上风电出力特性分析方法，包括：
对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各个所述风区的测风数据；所述测风数据为按时间序列排列的风速测量值；
获取海上风机的风机功率数据；所述风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值；
设置尾流损失系数作为修正系数，对所述测风数据和所述风机功率数据进行变换计算，得到风机功率-时间的关系数据，并对各个风区的风机功率-时间的关系数据进行叠加统计，得到海上风电出力序列；
对所述海上风电出力序列进行概率特性分析、季节特性分析、日特性分析、容量效益分析和反调峰特性分析，得到分析结果。
作为优选方案，所述进行概率特性分析的步骤，包括：
根据占装机容量的预设比例值划分多个区间；
对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力概率，得到出力概率密度曲线；
对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力大于各水平的持续时间占比值，得到出力持续时间曲线。
作为优选方案，所述进行季节特性分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行统计每个月份的平均出力数据，得到月平均出力曲线；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计每个月份的最大出力数据，得到月最大出力曲线。
作为优选方案，所述进行日特性分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行统计夏季和冬季中每个时刻点对应的平均出力数据，得到夏季日平均出力曲线和冬季日平均出力曲线；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最大出力数据，得到夏季日最大出力曲线和冬季日最大出力曲线；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最小出力数据，得到夏季日最小出力曲线和冬季日最小出力曲线。
作为优选方案，所述进行容量效益分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的可替代容量数据；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的有效出力数据。
作为优选方案，所述进行反调峰特性分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行统计每日风电出力对负荷峰谷差作用而形成的变化值，并根据所述变化值的数值大小排序后进行预设保证率取值；
对所述保证率取值后得到最大变化值，对所述最大变化值进行统计得到风电反调峰特性参数。
作为优选方案，所述海上风电出力序列的计算公式为：
Figure BDA0002323451740000031
其中，Pit为海上风电出力序列；C(v)为风机的风机功率数据；vit为测风数据；ηi为第i个风区的尾流损失系数；n为第i个风区的风机台数。
本发明实施例还提供了一种海上风电出力特性分析系统，包括：
风速测量模块，用于对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各个所述风区的测风数据；所述测风数据为按时间序列排列的风速测量值；
风机功率模块，用于获取海上风机的风机功率数据；所述风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值；
风电出力序列模块，用于设置尾流损失系数作为修正系数，对所述测风数据和所述风机功率数据进行变换计算，得到风机功率-时间的关系数据，并对各个风区的风机功率-时间的关系数据进行叠加统计，得到海上风电出力序列；
特性分析模块，所述特性分析模块包括概率特性单元、季节特性单元、日特性单元、容量效益单元和反调峰特性单元；
所述概率特性单元用于对所述海上风电出力序列进行概率特性分析；
所述季节特性单元用于对所述海上风电出力序列进行季节特性分析；
所述日特性单元用于对所述海上风电出力序列进行日特性分析；
所述容量效益单元用于对所述海上风电出力序列进行容量效益分析；
所述反调峰特性单元用于对所述海上风电出力序列进行反调峰特性分析。
作为优选方案，所述概率特性单元，具体包括：
区间划分子单元，用于根据占装机容量的预设比例值划分多个区间；
出力概率密度子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力概率，得到出力概率密度曲线；
出力持续时间子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力大于各水平的持续时间占比值，得到出力持续时间曲线。
作为优选方案，所述季节特性单元，包括：
月平均出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计每个月份的平均出力数据，得到月平均出力曲线；
月最大出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计每个月份的最大出力数据，得到月最大出力曲线。
作为优选方案，所述日特性单元，包括：
日平均出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计夏季和冬季中每个时刻点对应的平均出力数据，得到夏季日平均出力曲线和冬季日平均出力曲线；
日最大出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最大出力数据，得到夏季日最大出力曲线和冬季日最大出力曲线；
日最小出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最小出力数据，得到夏季日最小出力曲线和冬季日最小出力曲线。
作为优选方案，所述容量效益单元，包括：
可替代容量子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的可替代容量数据；
有效出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的有效出力数据。
作为优选方案，所述反调峰特性单元，包括：
变化值排序子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计每日风电出力对负荷峰谷差作用而形成的变化值，并根据所述变化值的数值大小排序后进行预设保证率取值；
反调峰特性子单元，用于对所述保证率取值后得到最大变化值，对所述最大变化值进行统计得到风电反调峰特性参数。
作为优选方案，所述风电出力序列模块用于计算海上风电出力序列的计算公式为：
Figure BDA0002323451740000051
其中，Pit为海上风电出力序列；C(v)为风机的风机功率数据；vit为测风数据；ηi为第i个风区的尾流损失系数；n为第i个风区的风机台数。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上述任一项所述的海上风电出力特性分析方法。
本发明实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的海上风电出力特性分析方法。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明通过尾流损失系数作为修正系数，对测风数据和风机功率数据进行计算得到海上风电出力序列，对海上风电出力序列进行概率特性分析、季节特性分析、日特性分析、容量效益分析和反调峰特性分析，得到进行电力电量平衡以及调峰平衡所需的基础分析数据；以解决现有技术中对海上风电出力特性分析方案未充分考虑风电出力的时序特性、波动性和间歇性的技术问题，从而充分考虑了风电出力的时序特性、波动性和间歇性，提高了海上风电特性分析的准确性。
附图说明
图1：为本发明实施例中的典型海上风机风速-出力曲线示意图；
图2：为本发明实施例中的海上风电出力序列示意图；
图3：为本发明实施例中的海上风电概率密度曲线示意图；
图4：为本发明实施例中的海上风电出力持续时间曲线示意图；
图5：为本发明实施例中的海上风电季节特性示意图；
图6：为本发明实施例中的海上风电日特性示意图；
图7：为本发明实施例中的海上风电出力特性分析方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参照图7，本发明优选实施例提供了一种海上风电出力特性分析方法，包括：
S1，对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各个所述风区的测风数据；所述测风数据为按时间序列排列的风速测量值。具体地，根据海上风电分布情况和已有的海上测风数据将全省海上风电划分若干风区；收集各个风区的测风塔的测风数据，即全年每日24个时刻的风速值，得到各个风场在全年365天，每天24小时，共计8760小时的整点时刻的风速值，即按时间序列排列的风速测量值。
S2，获取海上风机的风机功率数据；所述风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值。具体地，收集各个风电场海上风机的风速-出力关系曲线，即对应各个风速值的风机出力功率；得到风机厂家提供的对应各个风速值的风机出力功率，即按风速序列排列的风机功率值，典型海上风机风速-出力曲线如图1所示，通常可用分段函数表示。
S3，设置尾流损失系数作为修正系数，对所述测风数据和所述风机功率数据进行变换计算，得到风机功率-时间的关系数据，并对各个风区的风机功率-时间的关系数据进行叠加统计，得到海上风电出力序列。具体地，由上述两个步骤得到风速-时间，功率-风速的关系转化得到功率-时间的关系，并考虑风电场因尾流效应而损失的风能进行修正，在本实施例中，所述海上风电出力序列的计算公式为：
Figure BDA0002323451740000071
其中，Pit(t＝1,2…8760)为海上风电出力序列；C(v)为风机的风机功率数据；vit为测风数据；ηi为第i个风区的尾流损失系数，该系数与风电场风机排列有关，一般可达10％～20％；n为第i个风区的风机台数，可取第i个风区的海上风电装机容量与典型海上风机容量的比值。最后对得到的各风区海上风电出力序列，进行叠加统计分析得到全年海上风电出力序列，如图2所示。
S4，对所述海上风电出力序列进行概率特性分析、季节特性分析、日特性分析、容量效益分析和反调峰特性分析，得到分析结果。
在本实施例中，所述进行概率特性分析的步骤，包括：S411，根据占装机容量的预设比例值划分多个区间；S412，对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力概率，得到出力概率密度曲线；S413，对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力大于各水平的持续时间占比值，得到出力持续时间曲线。
具体地，预设比例值设置为5％。
(a)出力概率分布曲线：按照出力占装机的比例每5％划分一个区间，统计出力落在每个区间的概率，形成出力概率密度曲线。依据海上风电出力序列分析，可得到出力概率分布曲线，见图3。
(b)出力持续时间曲线：统计出力大于各水平的持续时间，形成风电出力持续时间曲线。依据海上风电出力序列分析，可得到出力持续时间曲线，见图4。
在本实施例中，所述进行季节特性分析的步骤，包括：S421，对所述海上风电出力序列进行统计每个月份的平均出力数据，得到月平均出力曲线；S422，对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计每个月份的最大出力数据，得到月最大出力曲线。
具体地，预设比例值设置为5％。
(a)月平均出力曲线：按风电场历史出力数据，计算各月平均出力，形成月平均出力曲线，衡量风电场发电量在各月的分布情况，可用于电量平衡计算，分析风电对水电和火电发电量的影响。
(b)月最大出力曲线：将同一个月出力数据按从小到大排序，由于历史数据具有随机性，剔除前5％的最大出力，取保证率95％时对应的出力作为月最大出力，形成月最大出力曲线，可用于分析风电场各月中可能出现的最大出力，参与相应电力平衡计算。
依据海上风电出力序列分析，可得到月平均出力曲线和月最大出力曲线，如图5所示。
在本实施例中，所述进行日特性分析的步骤，包括：S431，对所述海上风电出力序列进行统计夏季和冬季中每个时刻点对应的平均出力数据，得到夏季日平均出力曲线和冬季日平均出力曲线；S432，对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最大出力数据，得到夏季日最大出力曲线和冬季日最大出力曲线；S433，对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最小出力数据，得到夏季日最小出力曲线和冬季日最小出力曲线。
具体地，预设比例值设置为5％。
(a)日平均出力曲线：将全年风电历史出力数据按照夏冬季统计，计算每个时刻点对应的平均出力，形成夏季和冬季两条日平均出力曲线，衡量风电场一天内发电量的小时级分布。
(b)日最大出力曲线：将同一时段出力数据按从小到大顺序排列，分别进行夏冬季统计，取风电场各时段保证率95％时所对应的出力即剔除5％的最大出力后取最大出力，形成夏冬季两条日最大出力曲线。反映风电场日内各时段的最大出力，可用于校核相应时段风电外送对电网的影响。
(c)日最小出力曲线：与日最大出力曲线类似处理，对各时刻出力排序后剔除5％的最小出力后取最小出力。反映风电场日内各时段的最小出力，可用于校核相应时段风电对电源及变电容量配置的影响。
依据海上风电出力序列分析，可得到以上三种曲线(分夏季和冬季)，如图6所示。
在本实施例中，所述进行容量效益分析的步骤，包括：S441，对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的可替代容量数据；S4442，对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的有效出力数据。
具体地，预设比例值设置为5％。
(a)可替代容量：保证率是指负荷高峰风电正常发电的保证程度，相应保证率(一般为95％)下风电出力即为可替代容量。计算方法为把相应时段的风电出力按从大到小排序，去除前5％最小出力(即95％保证率)后取其最小出力。若风电具有一定的可替代容量，即认为可替代对应容量的火电装机。可替代容量用于校核相应时段电源以及变电容量充裕度。
(b)有效出力：将相应时段风电出力按从大到小排序，去除前5％最大的出力后取最大出力。也可按照某一弃风电率如5％考虑，若全年风电出力大于某一出力水平的电量为5％，该出力水平即为有效出力。前者称为有效出力，后者称为弃风率5％有效出力。两者均可用于校核相应时段网架送出。
各时段可替代容量和有效出力即对应着日出力特性中的日最小出力曲线和日最大出力曲线。依据海上风电出力序列分析，得到的容量效益特性参数，如下表1所示：
Figure BDA0002323451740000101
表1，海上风电容量效益表
在本实施例中，所述进行反调峰特性分析的步骤，包括：S451，对所述海上风电出力序列进行统计每日风电出力对负荷峰谷差作用而形成的变化值，并根据所述变化值的数值大小排序后进行预设保证率取值；S452，对所述保证率取值后得到最大变化值，对所述最大变化值进行统计得到风电反调峰特性参数。
具体地，预设比例值设置为5％。
根据风电出力对每日负荷峰谷差的影响将风电出力模式分为正调峰、平调峰、反调峰三类，分别对应削减负荷峰谷差占当天风电最大出力在5％以上、对负荷峰谷差占当天风电最大出力影响在±5％之间、加剧负荷峰谷差占当天风电最大出力在5％以上三种情况。
风电反调峰特性指风电出力波动与电网负荷波动具有相反的波动特性。计算方法为统计每日风电出力对负荷峰谷差改变程度(加剧为正，削减为负)，并按改变负荷峰谷差程度从大到小进行排序，去除前5％最大值后取最大值，对应日的风电出力即为风电典型调峰场景。
依据海上风电出力序列分析，得到的风电反调峰特性参数，如下表2所示：
项目 夏季 冬季 全年
反调峰天数 109 101 210
平调峰天数 36 35 71
正调峰天数 39 45 84
反调峰深度 22％ 31％ 28％
表2，海上风电反调峰特性表
以上五种特性分析是制定海上风电输电规划方案的重要依据，而海上风电出力序列的得到，提高了特性分析的准确性并考虑了风电出力的时序特性、波动性和间歇性。
本发明技术方案根据各风区测风数据、风机的风速-出力曲线以及风区内海上风电装机规模，考虑一定尾流损失，计算得到各风区海上风电场全年的出力曲线，对区域内各风区海上风电场出力叠加，即可得到海上风电出力序列；通过对该出力时间序列的数据从不同维度分析，可以得出海上风电的概率特性、季节特性、日特性、容量效益、反调峰特性。而这些特性是进行电力电量平衡以及调峰平衡所需的基础。本发明的海上风电出力序列的统计方法，适用于任何区域范围的风电出力特性研究，充分考虑了风电出力的时序特性、波动性和间歇性，提高了海上风电特性分析的准确性。
相应地，本发明实施例还提供了一种海上风电出力特性分析系统，包括：
风速测量模块，用于对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各个所述风区的测风数据；所述测风数据为按时间序列排列的风速测量值。
风机功率模块，用于获取海上风机的风机功率数据；所述风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值。
风电出力序列模块，用于设置尾流损失系数作为修正系数，对所述测风数据和所述风机功率数据进行变换计算，得到风机功率-时间的关系数据，并对各个风区的风机功率-时间的关系数据进行叠加统计，得到海上风电出力序列。在本实施例中，所述风电出力序列模块用于计算海上风电出力序列的计算公式为：
Figure BDA0002323451740000111
其中，Pit为海上风电出力序列；C(v)为风机的风机功率数据；vit为测风数据；ηi为第i个风区的尾流损失系数；n为第i个风区的风机台数。
特性分析模块，所述特性分析模块包括概率特性单元、季节特性单元、日特性单元、容量效益单元和反调峰特性单元；
所述概率特性单元用于对所述海上风电出力序列进行概率特性分析；在本实施例中，所述概率特性单元，具体包括：区间划分子单元，用于根据占装机容量的预设比例值划分多个区间；出力概率密度子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力概率，得到出力概率密度曲线；出力持续时间子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力大于各水平的持续时间占比值，得到出力持续时间曲线。
所述季节特性单元用于对所述海上风电出力序列进行季节特性分析；在本实施例中，所述季节特性单元，包括：月平均出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计每个月份的平均出力数据，得到月平均出力曲线；月最大出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计每个月份的最大出力数据，得到月最大出力曲线。
所述日特性单元用于对所述海上风电出力序列进行日特性分析；在本实施例中，所述日特性单元，包括：日平均出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计夏季和冬季中每个时刻点对应的平均出力数据，得到夏季日平均出力曲线和冬季日平均出力曲线；日最大出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最大出力数据，得到夏季日最大出力曲线和冬季日最大出力曲线；日最小出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最小出力数据，得到夏季日最小出力曲线和冬季日最小出力曲线。
所述容量效益单元用于对所述海上风电出力序列进行容量效益分析；在本实施例中，所述容量效益单元，包括：可替代容量子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的可替代容量数据；有效出力子单元，用于对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的有效出力数据。
所述反调峰特性单元用于对所述海上风电出力序列进行反调峰特性分析。在本实施例中，所述反调峰特性单元，包括：变化值排序子单元，用于对所述海上风电出力序列进行统计每日风电出力对负荷峰谷差作用而形成的变化值，并根据所述变化值的数值大小排序后进行预设保证率取值；反调峰特性子单元，用于对所述保证率取值后得到最大变化值，对所述最大变化值进行统计得到风电反调峰特性参数。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一实施例所述的海上风电出力特性分析方法。
本发明实施例还提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的海上风电出力特性分析方法。
优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡和闪存卡(Flash Card)等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种海上风电出力特性分析方法，其特征在于，包括：
对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各个所述风区的测风数据；所述测风数据为按时间序列排列的风速测量值；
获取海上风机的风机功率数据；所述风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值；
设置尾流损失系数作为修正系数，对所述测风数据和所述风机功率数据进行变换计算，得到风机功率-时间的关系数据，并对各个风区的风机功率-时间的关系数据进行叠加统计，得到海上风电出力序列；
对所述海上风电出力序列进行概率特性分析、季节特性分析、日特性分析、容量效益分析和反调峰特性分析，得到分析结果。
2.如权利要求1所述的海上风电出力特性分析方法，其特征在于，所述进行概率特性分析的步骤，包括：
根据占装机容量的预设比例值划分多个区间；
对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力概率，得到出力概率密度曲线；
对所述海上风电出力序列进行统计各个区间的出力大于各水平的持续时间占比值，得到出力持续时间曲线。
3.如权利要求1所述的海上风电出力特性分析方法，其特征在于，所述进行季节特性分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行统计每个月份的平均出力数据，得到月平均出力曲线；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计每个月份的最大出力数据，得到月最大出力曲线。
4.如权利要求1所述的海上风电出力特性分析方法，其特征在于，所述进行日特性分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行统计夏季和冬季中每个时刻点对应的平均出力数据，得到夏季日平均出力曲线和冬季日平均出力曲线；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最大出力数据，得到夏季日最大出力曲线和冬季日最大出力曲线；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计夏季和冬季中的日最小出力数据，得到夏季日最小出力曲线和冬季日最小出力曲线。
5.如权利要求1所述的海上风电出力特性分析方法，其特征在于，所述进行容量效益分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的可替代容量数据；
对所述海上风电出力序列进行预设保证率取值，对所述保证率取值得到的数据进行统计各时间段的有效出力数据。
6.如权利要求1所述的海上风电出力特性分析方法，其特征在于，所述进行反调峰特性分析的步骤，包括：
对所述海上风电出力序列进行统计每日风电出力对负荷峰谷差作用而形成的变化值，并根据所述变化值的数值大小排序后进行预设保证率取值；
对所述保证率取值后得到最大变化值，对所述最大变化值进行统计得到风电反调峰特性参数。
7.如权利要求1至权利要求6中任一项所述的海上风电出力特性分析方法，其特征在于，所述海上风电出力序列的计算公式为：
Figure FDA0002323451730000031
其中，Pit为海上风电出力序列；C(v)为风机的风机功率数据；vit为测风数据；ηi为第i个风区的尾流损失系数；n为第i个风区的风机台数。
8.一种海上风电出力特性分析系统，其特征在于，包括：
风速测量模块，用于对海上风电风区进行划分成多个风区，获取各个所述风区的测风数据；所述测风数据为按时间序列排列的风速测量值；
风机功率模块，用于获取海上风机的风机功率数据；所述风机功率数据为按风速序列排列的风机功率值；
风电出力序列模块，用于设置尾流损失系数作为修正系数，对所述测风数据和所述风机功率数据进行变换计算，得到风机功率-时间的关系数据，并对各个风区的风机功率-时间的关系数据进行叠加统计，得到海上风电出力序列；
特性分析模块，所述特性分析模块包括概率特性单元、季节特性单元、日特性单元、容量效益单元和反调峰特性单元；所述概率特性单元用于对所述海上风电出力序列进行概率特性分析；所述季节特性单元用于对所述海上风电出力序列进行季节特性分析；所述日特性单元用于对所述海上风电出力序列进行日特性分析；所述容量效益单元用于对所述海上风电出力序列进行容量效益分析；所述反调峰特性单元用于对所述海上风电出力序列进行反调峰特性分析。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1～7任一项所述的海上风电出力特性分析方法。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7任一项所述的海上风电出力特性分析方法。
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